Deep Agent

Deep Agent to najzdolniejszy typ agenta FlowHunt, zbudowany do zadań, które wykraczają daleko poza pojedynczy cykl prompt-i-odpowiedź. Podczas gdy standardowy agent AI odpowiada na pytanie lub wykonuje dyskretne działanie, Deep Agent dąży do celu — rozkładając go, wykonując kroki, oceniając wyniki i dostosowując swoje podejście aż do ukończenia zadania.

Jak Deep Agent różni się od zwykłego agenta AI

Standardowy agent AI przetwarza twoją wejściową wiadomość za pomocą LLM, opcjonalnie wywołuje narzędzie i zwraca odpowiedź. Świetnie sprawdza się w jednokrokowych lub prostszych wieloetapowych zadaniach, rozmowach, streszczaniu dokumentów lub wyzwalaniu działań.

Deep Agent jest proaktywny i iteracyjny. Biorąc pod uwagę wysokopoziomowy cel:

• Rozkłada cel na sekwencję konkretnych podzadań przed podjęciem jakichkolwiek działań
• Planuje swoje podejście, decydując, które narzędzia użyć i w jakiej kolejności
• Wykonuje kroki iteracyjnie, wywołując narzędzia, przetwarzając wyniki i decydując, co robić dalej na podstawie tego, co znajdzie
• Samooceniania się po każdym kroku — ponownie próbując, udoskonalając lub zmieniając strategię, jeśli wynik jest niewystarczający
• Syntetyzuje ostateczny wynik dopiero po ukończeniu wszystkich podzadań

Kluczowa praktyczna różnica: zwykły agent może wykonać co najwyżej kilka kroków, ale Deep Agent może wykonać dziesiątki i wie, kiedy się zatrzymać.

Kiedy używać Deep Agent

Deep Agents są właściwym wyborem, gdy:

• Zadanie wymaga gromadzenia i syntetyzowania informacji z wielu źródeł
• Przepływ pracy obejmuje logikę warunkową, innymi słowy, gdy następny krok zależy od wyniku poprzednich kroków
• Potrzebujesz, aby agent weryfikował lub krzyżowo sprawdzał swoje własne wyniki pośrednie
• Cel jest zbyt złożony lub otwarty, aby w pełni określić go w jednym monicie
• Chcesz, aby agent działał autonomicznie przez dłuższy okres czasu

Pamiętaj: W przypadku prostych, dobrze określonych zadań standardowy agent AI jest szybszy i bardziej opłacalny. Używaj Deep Agent tylko wtedy, gdy złożoność uzasadnia dodatkową głębię rozumowania.

Gotowy na rozwój swojej firmy?

Rozpocznij bezpłatny okres próbny już dziś i zobacz rezultaty w ciągu kilku dni.

Poproś o demo Zaloguj się

Ustawienia Deep Agent

LLM

Wybierz model języka, którego będzie używać agent. Możesz wybrać spośród modeli od 6 głównych dostawców. Domyślnym modelem jest zawsze najnowszy model średniej klasy od OpenAI, który powinien wystarczać do większości zadań.

Deep Agents odnoszą największe korzyści z bardziej zaawansowanych modeli o silnych zdolnościach rozumowania (np. najnowszy GPT, najnowsze modele Claude Sonnet lub Opus, modele Gemini Pro), ponieważ mogą planować w wielu krokach, radzić sobie z niejasności i podejmować solidne decyzje na każdym etapie bez wskazówek człowieka.

Narzędzia

Narzędzia to to, co daje Deep Agent zdolność do działania w świecie. Z ponad 900 dostępnymi narzędziami (obejmującymi interfejsy API, bazy danych, platformy komunikacyjne, wyszukiwarki, środowiska wykonywania kodu) i serwery MCP — możesz wyposażyć agenta w dokładnie te możliwości, które wymaga jego zadanie.

Jak połączyć narzędzia

Kliknij + Dodaj narzędzie. Pojawi się pełna lista dostępnych narzędzi. Możesz filtrować według kategorii lub wyszukiwać według nazwy:

Każde narzędzie ma swoje własne ustawienia. Dla każdego z nich możesz pozwolić AI decydować, jak go użyć na podstawie kontekstu (rekomendowane dla Deep Agents, ponieważ agent potrzebuje elastyczności, aby dostosować się w wielu krokach) lub ręcznie skonfigurować parametry, aby zablokować określone wartości.

Aby przełączyć się na ręczne wejście, kliknij przycisk “AI Decides”. Po ręcznym zdefiniowaniu parametru jest on ustalony i AI nie może go zmienić.

Po skonfigurowaniu narzędzia kliknij “Add with Config”, lub pomiń konfigurację całkowicie, klikając “Skip & Add”. Możesz następnie kontynuować dodawanie innych narzędzi.

Dla Deep Agents, skoncentrowany i istotny zestaw narzędzi prowadzi do lepszych decyzji i szybszego wykonania niż zbyt szeroki — agent rozważa wszystkie dostępne narzędzia na każdym kroku, więc niepotrzebne narzędzia dodają szum.

Wiadomość systemowa

Wiadomość systemowa to najważniejsza konfiguracja dla Deep Agent. Definiuje rolę agenta, cel, podejście do rozumowania i ograniczenia, które musi respektować. To główny mechanizm utrzymywania autonomicznego agenta na dobrej drodze.

Dla Deep Agents twoja wiadomość systemowa powinna obejmować:

• Cel — co agent ostatecznie próbuje osiągnąć
• Oczekiwany wynik — format, długość, struktura
• Reguły decyzyjne — co robić, gdy napotka brakujące dane, sprzeczne źródła lub awarie narzędzi
• Ograniczenia zakresu — co agent powinien i nie powinien robić

Przykładowa wiadomość systemowa:

Jesteś agentem głębokich badań. Twoim celem jest stworzenie kompleksowego, dokładnego i dobrze ustrukturyzowanego raportu na dowolny temat.

Proces:
1. Podziel temat na 4–6 kluczowych pytań badawczych.
2. Dla każdego pytania wyszukaj istotne informacje za pomocą dostępnych narzędzi.
3. Ocenić jakość i trafność każdego źródła przed jego użyciem.
4. Syntetyzuj ustalenia ze wszystkich pytań w spójny raport.
5. Dołącz streszczenie, kluczowe ustalenia i listę źródeł na końcu.

Zasady:
- Nie wymyślaj informacji. Jeśli nie możesz znaleźć niezawodnego źródła, powiedz to.
- Jeśli wywołanie narzędzia się nie powiedzie, spróbuj ponownie raz ze zmodyfikowanym zapytaniem przed przejściem dalej.
- Nie zatrzymuj się, dopóki wszystkie pytania badawcze nie zostaną rozwiązane lub nie wyczerpiesz dostępnych źródeł.
- Utrzymaj ostateczny raport faktycznym, neutralnym tonem i wolnym od spekulacji.

Format wyjścia: Markdown, z jasynnymi nagłówkami dla każdej sekcji.

Maksymalna głębokość rekurencji

Kontroluje, ile poziomów głębokich agent może się zagnieżdżać podczas rozkładania i wykonywania podzadań. Wyższa wartość pozwala agentowi na rozwiązywanie bardziej złożonych, zagnieżdżonych problemów, ale zwiększa czas wykonania i zużycie zasobów. Dla większości zadań wartość domyślna jest więcej niż wystarczająca. Zwiększ ją tylko wtedy, gdy agent musi dążyć do naprawdę wielopoziomowych podceli.

Historia czatu agenta

Zawiera poprzednie wiadomości czatu jako kontekst dla bieżącego uruchomienia. Gdy historia jest włączona, Deep Agent może odwoływać się do wcześniejszych wymiany, co jest przydatne, gdy agent jest częścią trwającej rozmowy lub iteracyjnego przepływu pracy, gdzie wcześniejszy kontekst kształtuje następny krok. Bez historii agent traktuje każde uruchomienie jako w pełni niezależne.

Agent Memory

Kontroluje, czy agent może czytać i pisać do pamięci workspace. Po włączeniu Deep Agent może utrwalać ustalenia, decyzje i gromadzoną wiedzę w oddzielnych uruchomieniach — umożliwiając stopniowe budowanie bazy wiedzy lub wznowienie długotrwałych projektów, gdzie rozpoczęcie od nowa byłoby marnotrawne. Jeśli włączone, zostaniesz poproszony o zdefiniowanie trybu pamięci i zachowań zachęty, które rządzą tym, co jest przechowywane i jak jest pobierane.

Uwaga: Tylko wejście Tools jest ściśle wymagane; wszystkie inne ustawienia są opcjonalne, ale mają znaczący wpływ na jakość i niezawodność wyników Deep Agent.

Jak Deep Agent rozwiązuje zadania

Deep Agents stosują strukturalną pętlę wykonania. Ta pętla to dokładnie to, co sprawia, że Deep Agents są zdolne do radzenia sobie z zadaniami, które przytłoczyłyby standardowego agenta:

• Rozkład celu: Agent analizuje cel i rozkłada go na sekwencję podzadań.
• Wykonanie iteracyjne: Agent pracuje nad podzadaniami jedno po drugim, wywoływując narzędzia, przetwarzając wyniki i decydując, co robić dalej na podstawie ukończonych kroków.
• Samoocena: Po każdym kroku agent ocenia, czy wynik wystarczy, aby przejść dalej, czy też musi ponownie spróbować, udoskonalić zapytanie lub zastosować całkowicie inne podejście.
• Synteza: Po ukończeniu wszystkich podzadań agent łączy wyniki pośrednie w ostateczny, spójny wynik.
• Zakończenie: Agent zatrzymuje się, gdy cel zostaje osiągnięty, gdy osiągnie skonfigurowane limity, lub gdy uzna, że nie jest w stanie ukończyć zadania za pomocą dostępnych narzędzi i informacji.

Dołącz do naszego newslettera

Otrzymuj najnowsze wskazówki, trendy i oferty za darmo.

Adres e-mail

Zapisz się

Wybór właściwego modelu dla Deep Agent

LLM to silnik rozumowania stojący za każdą decyzją, którą podejmuje Deep Agent. W przypadku głębokich, wieloetapowych zadań jakość modelu ma ogromny wpływ na wydajność.

• Modele graniczne (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro): Najlepsze dla złożonego rozumowania, planowania na długi horyzont i zadań, w których agent musi radzić sobie z niejasności lub podejmować oceny bez danych wejściowych człowieka. Wyższy koszt zwykle uzasadnia obciążenia Deep Agent.
• Modele średniej klasy: Solidny balans zdolności i kosztów dla umiarkowanie złożonych, ale dobrze zdefiniowanych zadań.
• Małe modele języka: Niezalecane jako model podstawowy dla Deep Agents. Brakuje im głębokości rozumowania potrzebnej do niezawodnego wykonania wieloetapowego. To powiedziawszy, nadal są odpowiednie dla prostych podzadań w ramach większego przepływu pracy, gdzie szybkość i koszt są ważniejsze niż jakość rozumowania.

Zacznij od modelu średniej klasy i przejdź wyżej tylko wtedy, gdy wydajność tego wymaga. Właściwy wybór zależy od złożoności zadania, akceptowalnego opóźnienia i budżetu.