Poznaj cztery kluczowe cechy definiujące deep agents: narzędzia planowania, subagentów, systemy plików i szczegółowe promptowania systemowe. Dowiedz się, jak nowoczesne agenty AI, takie jak Claude Code i Manus, realizują złożone, długoterminowe zadania.
Krajobraz sztucznej inteligencji przeszedł niezwykłą transformację wraz z pojawieniem się zaawansowanych systemów agentowych, zdolnych do realizacji złożonych, wieloetapowych zadań, które jeszcze kilka miesięcy temu były nieosiągalne. Narzędzia takie jak Claude Code rozbudziły wyobraźnię środowiska deweloperów nie tylko za sprawą umiejętności kodowania, ale przede wszystkim dzięki zaskakującej wszechstronności w pisaniu książek, generowaniu raportów czy rozwiązywaniu różnorodnych problemów intelektualnych. Ta zdolność wynika z fundamentalnej innowacji architektonicznej: koncepcji deep agents — systemów AI zaprojektowanych do szeroko zakrojonego planowania, metodycznej realizacji i głębokiej analizy skomplikowanych problemów przy zachowaniu spójności na długim horyzoncie zadaniowym.
Deep agents to istotny krok naprzód w projektowaniu systemów AI do realizacji ambitnych celów. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli językowych wykonywanych na jedno żądanie lub prostych agentów sekwencyjnych, deep agents są specjalnie zaprojektowane do obsługi zadań wymagających długotrwałego rozumowania, iteracyjnego doskonalenia i eksploracji wielu domen problemowych jednocześnie. Pojawienie się takich systemów jak Manus (agent ogólnego przeznaczenia), Deep Research od OpenAI czy Claude Code pokazuje, że ten wzorzec architektoniczny staje się kluczowy przy budowie nowoczesnych systemów AI.
Podstawowa idea deep agents jest pozornie prosta: ten sam cykl wywoływania narzędzi, który napędza podstawowych agentów, można znacząco wzmocnić poprzez cztery strategiczne dodatki. Te ulepszenia nie wymagają wymyślania nowych algorytmów ani zupełnie innego podejścia do rozumowania AI. Zamiast tego opierają się na przemyślanym inżyniering narzędzi dostępnych agentom, strukturze procesów planistycznych oraz szczegółowych wytycznych zawartych w promptowaniu systemowym. Podejście to jest niezwykle skuteczne, ponieważ wykorzystuje naturalne mocne strony dużych modeli językowych, a nie działa przeciwko nim.
Praktyczne konsekwencje architektury deep agent wykraczają daleko poza zainteresowania akademickie. Organizacje coraz częściej mierzą się z wyzwaniami wymagającymi inteligentnej automatyzacji opartej na długotrwałym rozumowaniu: prowadzeniem pogłębionych badań rynkowych, generowaniem szczegółowej dokumentacji technicznej, budową złożonych systemów informatycznych czy zarządzaniem wieloetapowymi procesami trwającymi godziny lub dni. Tradycyjne podejścia do automatyzacji nie radzą sobie w tych scenariuszach, ponieważ brakuje im elastyczności i zdolności rozumowania, jakie zapewniają deep agents.
Dla deweloperów i organizacji rozważających automatyzację z wykorzystaniem AI, znajomość architektury deep agent daje kilka kluczowych korzyści:
Deep agents definiują cztery kluczowe cechy, które wspólnie umożliwiają zaawansowane wykonywanie zadań. Zrozumienie każdego filaru pozwala dostrzec, dlaczego te systemy sprawdzają się tam, gdzie zawodzą prostsze podejścia.
Pierwszym kluczowym elementem architektury deep agent jest narzędzie planistyczne. Może wydawać się to prostym dodatkiem, ale rozwiązuje zasadniczy problem: modele językowe, mimo imponujących możliwości, mają trudność z utrzymaniem spójności przy zadaniach wieloetapowych lub wymagających długotrwałego skupienia na wysokopoziomowym celu.
Manus, na przykład, zawiera specjalny moduł planera opisany w systemowym promprze, który wyraźnie instruuje agenta, aby tworzył i realizował plan zadania. Prompt systemowy opisuje, w jaki sposób planowanie jest przekazywane jako zdarzenia w strumieniu zdarzeń i — co kluczowe — nakazuje agentowi wykonać wszystko zgodnie z tym planem. Claude Code realizuje podobną koncepcję poprzez narzędzie do tworzenia listy rzeczy do zrobienia (to-do write tool), które generuje i zarządza uporządkowanymi listami zadań.
To, co szczególnie eleganckie w tych narzędziach, to ich prostota. Narzędzie to-do write w Claude Code jest w zasadzie “no-op” — nie zapisuje danych w bazie ani nie podtrzymuje stanu w tradycyjny sposób. Model generuje listę rzeczy do zrobienia, która pojawia się w oknie kontekstu jako wiadomość. Gdy agent musi zaktualizować plan, po prostu generuje nową listę. Jest to skuteczne, ponieważ wykorzystuje okno kontekstu modelu jako rodzaj pamięci roboczej.
Narzędzie planistyczne rozwiązuje kluczowy problem: bez wyraźnego planowania agenci tracą z oczu główny cel podczas realizacji poszczególnych kroków. Narzędzie planistyczne utrzymuje agenta przywiązanym do ogólnego celu, umożliwiając spójną realizację na dłuższym horyzoncie czasowym.
Drugim filarem architektury deep agent jest wykorzystanie subagentów — wyspecjalizowanych agentów, którym główny orchestrator może delegować zadania przy zachowaniu przejrzystego podziału odpowiedzialności. Badania Anthropic wyraźnie pokazują ten wzorzec: główny agent koordynuje wielu subagentów wyspecjalizowanych w różnych funkcjach, np. weryfikacji cytowań czy równoległym pozyskiwaniu informacji.
Subagenci dają kilka wyraźnych korzyści, które w połączeniu umożliwiają realizację bardziej zaawansowanych zadań:
Zachowanie i izolacja kontekstu: Każdy subagent działa w swoim własnym, odizolowanym kontekście. Gdy subagent eksploruje złożoną dziedzinę — prowadzi badania, wykonuje wiele wywołań narzędzi czy generuje obszerne wyniki pośrednie — nic z tego nie zaśmieca okna kontekstu głównego agenta. I odwrotnie: wcześniejsze działania głównego agenta nie ograniczają subagenta. Izolacja pozwala subagentom skupić się na swojej domenie bez zakłóceń.
Specjalistyczna ekspertyza: Subagenci mogą być wyposażeni w specjalistyczne prompty systemowe i niestandardowe narzędzia, prowadzące ich do rozwiązywania określonych problemów. Jeden subagent może być zoptymalizowany do badań i pozyskiwania informacji, inny do generowania kodu lub analiz technicznych. Dzięki temu każdy subagent wnosi skoncentrowaną wiedzę, często osiągając lepsze efekty niż agent ogólny.
Reużywalność i modułowość: Subagent zaprojektowany do jednego celu może być używany przez wielu różnych agentów głównych lub workflow. Modułowość zmniejsza nakład pracy i pozwala budować systemy z gotowych klocków.
Precyzyjne uprawnienia: Różni subagenci mogą mieć różne poziomy uprawnień i dostęp do narzędzi. Jeden może mieć prawo zapisu plików i wykonywania kodu, inny tylko do odczytu określonych zasobów. Taki granularny model uprawnień poprawia bezpieczeństwo i jakość wyników, zapobiegając niepożądanym działaniom.
Połączenie izolacji, specjalizacji i delegowania umożliwia deep agents radzenie sobie z problemami, które przytłoczyłyby jednego, monolitycznego agenta. Rozbijając złożone zadania na wyspecjalizowane podzadania i przydzielając je wyspecjalizowanym agentom, system osiąga lepsze wyniki i efektywniejsze wykorzystanie mocy rozumowania modelu.
Trzeci filar rozwiązuje istotne ograniczenie modeli językowych: ich okna kontekstu, choć duże, są skończone. W miarę jak agenci wykonują zadania i generują wyniki pośrednie, obserwacje i kroki rozumowania, ilość kontekstu rośnie. Jeśli wszystko jest stale przekazywane do LLM, wydajność spada, bo model gubi się w coraz większym szumie.
Systemy plików rozwiązują ten problem elegancko. Zamiast trzymać wszystkie obserwacje i wyniki pośrednie w aktywnym kontekście, agenci mogą zapisywać ważne informacje do plików. Agent może wtedy odwoływać się do tych plików w razie potrzeby — czytać wybrane dokumenty, aktualizować istniejące pliki lub tworzyć nowe — bez zajmowania miejsca w aktywnym oknie kontekstu.
Podejście Manus dobrze to ilustruje. Zamiast umieszczać obszerne obserwacje bezpośrednio w kontekście LLM, system korzysta z krótkich obserwacji, które odsyłają do plików: „Zobacz dokument X” lub „Sprawdź plik Y”. Agent sięga po te pliki tylko wtedy, gdy są potrzebne, nie zużywając przestrzeni kontekstu na co dzień.
| Strategia zarządzania kontekstem | Podejście | Korzyść | Kompromis |
|---|---|---|---|
| Wszystko w kontekście | Przechowywanie wszystkich obserwacji w LLM | Natychmiastowy dostęp do wszystkich informacji | Okno kontekstu szybko się zapełnia; spadek wydajności |
| Odniesienia do plików | Przechowywanie obserwacji w plikach; odwoływanie się po nazwie | Efektywne wykorzystanie kontekstu; skalowalność do dużych zadań | Wymaga celowego odczytu plików; dodaje opóźnienie |
| Podejście hybrydowe | Aktywny kontekst + archiwizacja do plików | Balans między efektywnością a szybkością reakcji | Wymaga zarządzania tym, co zostaje w kontekście |
| Aktualizacje strumieniowe | Ciągła aktualizacja plików; selektywny odczyt | Obsługa bardzo długotrwałych zadań | Złożoność wdrożenia; potencjalne problemy ze spójnością |
Modele Anthropic są szczególnie dobrze dostrojone do tego podejścia, ponieważ zostały wytrenowane do efektywnego korzystania z narzędzi do edycji plików. Modele „rozumieją”, jak pisać do plików, czytać z nich i zarządzać kontekstem opartym o pliki. To dostrojenie jest kluczowe — model naturalnie wybiera system plików do zarządzania kontekstem, a nie traktuje go jako dodatek.
Czwarty, ostatni filar jest często pomijany, choć jest absolutnie kluczowy: szczegółowe, rozbudowane prompty systemowe. Panuje mit, że skoro nowoczesne modele językowe są tak zaawansowane, wystarczy krótki prompt systemowy i model „sobie poradzi”. To błędne przekonanie.
Prompty systemowe stosowane przez czołowych deep agents nie są krótkimi instrukcjami — to obszerne dokumenty, często liczące setki lub tysiące linii. Udostępniony przez Anthropic prompt do Deep Research jest tego świetnym przykładem. Prompt zawiera szczegółowe wskazówki m.in. o:
Tak rozbudowane promptowanie jest konieczne, bo agent musi zrozumieć nie tylko co zrobić, ale jak zrobić to skutecznie. Prompt systemowy „uczy” agenta planowania dla utrzymania spójności, delegowania do subagentów, zarządzania kontekstem przez pliki i systematycznego rozumowania o złożonych problemach.
Wniosek jest prosty: promptowanie wciąż ma ogromne znaczenie, nawet przy bardzo zaawansowanych modelach. Różnica między przeciętnym a wybitnym agentem najczęściej wynika z jakości i kompletności promptu. Najlepsze deep agents w produkcji działają w oparciu o prompty wymagające dużego nakładu inżynierskiego.
Dla organizacji budujących lub wdrażających deep agents, zarządzanie narzędziami planistycznymi, subagentami, systemem plików i szczegółowymi promptami bywa bardzo złożone. Tutaj nieocenione stają się platformy takie jak FlowHunt. FlowHunt oferuje zintegrowane narzędzia do orkiestracji złożonych workflow AI, zarządzania interakcjami agentów i automatyzacji wdrażania zaawansowanych systemów agentowych.
Podejście FlowHunt do zarządzania agentami naturalnie wpisuje się w architekturę deep agent. Platforma umożliwia zespołom:
Dzięki tym funkcjom w jednej platformie, FlowHunt zmniejsza nakład inżynierski związany z budową deep agents i pozwala zespołom skupić się na logice domenowej zamiast na infrastrukturze.
Dla deweloperów chcących budować deep agents bez zaczynania od zera, open-source’owy pakiet deep agents dla Pythona oferuje cenne wsparcie. Pakiet ten zawiera gotowe implementacje wszystkich czterech filarów:
Pakiet znacząco ogranicza ilość kodu potrzebną do zbudowania funkcjonalnego deep agent w porównaniu do pisania wszystkiego od podstaw. Deweloper dostarcza własne instrukcje i narzędzia domenowe, a pakiet zajmuje się złożonością architektury.
Architektura deep agent ma ogromny wpływ na sposób wdrażania automatyzacji i integracji AI w organizacjach. Oto kilka konkretnych scenariuszy:
Badania i analiza: Deep agent może prowadzić dogłębne badania rynkowe, planując wieloetapowe dochodzenie, delegując zadania badawcze wyspecjalizowanym subagentom, zarządzając wynikami w plikach i syntetyzując wyniki w spójnych raportach. Byłoby to praktycznie niewykonalne dla prostego agenta.
Rozwój oprogramowania: Claude Code pokazuje, jak deep agent potrafi realizować duże projekty programistyczne. Agent planuje architekturę, tworzy subagentów dla poszczególnych komponentów, sprawnie zarządza plikami kodu i utrzymuje spójność przy tysiącach linii kodu w wielu plikach.
Generowanie treści: Deep agents mogą pisać książki, generować raporty czy tworzyć rozbudowaną dokumentację, utrzymując spójną strukturę i narrację, delegując fragmenty tekstu subagentom i zarządzając materiałem w plikach.
Automatyzacja workflow: Organizacje mogą wykorzystać deep agents do automatyzacji złożonych, wieloetapowych procesów biznesowych wymagających rozumowania, adaptacji i koordynacji między wieloma systemami.
Deep agents to fundamentalna zmiana w projektowaniu systemów AI do złożonych zadań. Łącząc narzędzia planistyczne, subagentów, zarządzanie systemem plików i szczegółowe prompty systemowe, tworzymy agentów zdolnych do długotrwałego rozumowania i realizacji złożonych zadań. To nie rewolucyjne nowe algorytmy, lecz przemyślana inżynieria, która wykorzystuje mocne strony modeli językowych i niweluje ich ograniczenia.
Pojawienie się systemów takich jak Claude Code, Manus czy Deep Research OpenAI pokazuje, że ten wzorzec architektoniczny staje się standardem dla zaawansowanych zastosowań AI. Dla organizacji i deweloperów budujących kolejną generację automatyzacji z AI, znajomość architektury deep agent jest niezbędna. Niezależnie od tego, czy wdrażasz ją od podstaw, czy korzystasz z platform takich jak FlowHunt lub open-source’owych bibliotek deep agents, zasady są te same: planuj uważnie, deleguj inteligentnie, zarządzaj kontekstem efektywnie i prowadź działanie poprzez rozbudowane promptowanie.
W miarę jak możliwości AI będą rosły, deep agents prawdopodobnie staną się domyślnym podejściem do zadań wymagających długotrwałego rozumowania i złożonego wykonania. Organizacje, które zrozumieją i opanują tę architekturę, najlepiej wykorzystają pełny potencjał AI.
Zobacz, jak FlowHunt automatyzuje Twoje procesy AI i SEO — od researchu oraz generowania treści po publikację i analitykę — wszystko w jednym miejscu.
Deep agents to agenci AI zdolni do realizacji złożonych, długoterminowych zadań dzięki połączeniu czterech kluczowych cech: narzędzi planowania, subagentów, dostępu do systemu plików i szczegółowych promptów systemowych. Korzystają z tego samego cyklu wywoływania narzędzi co prostsze agenty, ale są wzbogacone o specjalistyczne możliwości głębokiego rozumowania i wykonania.
Chociaż oba typy korzystają z tego samego podstawowego cyklu wywoływania narzędzi, deep agents są rozszerzone o narzędzia planowania, które pomagają utrzymać spójność zadania przez dłuższy czas, subagentów pozwalających zachować kontekst i zapewniających specjalistyczną ekspertyzę, systemy plików do zarządzania kontekstem oraz rozbudowane prompty systemowe sterujące zachowaniem. Te elementy umożliwiają deep agents realizację złożonych zadań, z którymi proste agenty sobie nie radzą.
Subagenci pozwalają głównemu agentowi-orchestratorowi delegować specjalistyczne zadania przy jednoczesnym zachowaniu kontekstu. Działają w odizolowanych kontekstach, zapobiegając zanieczyszczaniu kontekstu głównego agenta. Subagenci mogą posiadać specjalistyczną wiedzę dzięki indywidualnym promptom systemowym i narzędziom, różne poziomy uprawnień oraz mogą być wykorzystywani przez wielu agentów.
Wraz ze wzrostem liczby zadań realizowanych przez agentów rośnie ilość generowanego kontekstu. Przekazywanie całego tego kontekstu do LLM obniża wydajność. Systemy plików umożliwiają agentom przenoszenie kontekstu do plików, do których można się odwoływać na żądanie, bez zanieczyszczania aktywnego okna kontekstu LLM, co pozwala na lepszą wydajność przy dłuższych zadaniach.
Arshia jest Inżynierką Przepływów Pracy AI w FlowHunt. Z wykształceniem informatycznym i pasją do sztucznej inteligencji, specjalizuje się w tworzeniu wydajnych przepływów pracy, które integrują narzędzia AI z codziennymi zadaniami, zwiększając produktywność i kreatywność.
Buduj, wdrażaj i zarządzaj zaawansowanymi agentami AI dzięki zintegrowanej platformie FlowHunt do orkiestracji agentów i automatyzacji workflow.
Dowiedz się, jak Deep Agent CLI rewolucjonizuje procesy kodowania dzięki systemom trwałej pamięci, umożliwiając agentom AI naukę wraz z programistami i utrzymyw...
Dowiedz się, jak architektura middleware w LangChain 1.0 rewolucjonizuje rozwój agentów, umożliwiając programistom budowę potężnych, rozszerzalnych głębokich ag...
Dowiedz się, jak budować zaawansowanych agentów AI z dostępem do systemu plików, wdrażać strategie zrzucania kontekstu i optymalizować wykorzystanie tokenów dzi...
Zgoda na Pliki Cookie
Używamy plików cookie, aby poprawić jakość przeglądania i analizować nasz ruch. See our privacy policy.
