Deep Agent

Deep Agent je najschopnejší typ agenta v FlowHunt, vytvorený pre úlohy, ktoré idú oveľa ďalej za jeden cyklus prompt-a-odpoveď. Zatiaľ čo štandardný AI agent odpovedá na otázku alebo vykonáva diskrétnu akciu, Deep Agent sleduje cieľ — rozdeľuje ho, vykonáva kroky, hodnotí výsledky a prispôsobuje svoj prístup, kým nie je cieľ dosiahnutý.

Ako sa Deep Agent líši od bežného AI Agenta

Štandardný AI agent spracováva váš vstup s LLM, voliteľne zavolá nástroj a vráti odpoveď. Je skvelý pre jednokrokové alebo jednoduchšie viacstupňové úlohy, konverzácie, zhrnutie dokumentu alebo spustenie akcie.

Deep Agent je proaktívny a iteratívny. S ohľadom na vysokoúrovňový cieľ:

• Rozdeľuje cieľ na sekvenciu konkrétnych podúloh pred tým, ako podnikne akúkoľvek akciu
• Plánuje svoj prístup, rozhoduje sa, ktoré nástroje použiť a v akom poradí
• Vykonáva kroky iteratívne, volá nástroje, spracováva výsledky a rozhoduje sa, čo ďalej na základe toho, čo nájde
• Samo sa hodnotí po každom kroku — opakuje, spresnuje alebo mení stratégiu, ak je výsledok nedostatočný
• Syntetizuje konečný výstup len potom, čo sú všetky podúlohy dokončené

Kľúčový praktický rozdiel: bežný agent môže urobiť niekoľko krokov v najlepšom prípade, ale Deep Agent môže urobiť desiatky a vie kedy sa zastaviť.

Kedy použiť Deep Agent

Deep Agents sú správnou voľbou, keď:

• Úloha vyžaduje zbieranie a syntézu informácií z viacerých zdrojov
• Pracovný postup zahŕňa podmienenú logiku, alebo inými slovami, keď nasledujúci krok závisí od výsledku predchádzajúcich krokov
• Potrebujete, aby agent overil alebo skrížil svoje vlastné medziľahlé výsledky
• Cieľ je príliš zložitý alebo otvorený na to, aby sa úplne špecifikoval v jednom výzve
• Chcete, aby agent pracoval autonómne počas dlhšieho časového obdobia

Pamätajte: Pre jednoduché, dobre vymedzené úlohy je štandardný AI Agent rýchlejší a nákladovo efektívnejší. Používajte Deep Agent len keď komplexnosť ospravedlňuje dodatočnú hĺbku uvažovania.

Pripravení rozšíriť svoje podnikanie?

Začnite svoju 30-dňovú skúšobnú verziu ešte dnes a vidzte výsledky behom pár dní.

Požiadať o demo Prihlásiť sa

Nastavenia Deep Agenta

LLM

Vyberte si veľký jazykový model, ktorý agent bude používať. Môžete si vybrať z modelov od 6 hlavných poskytovateľov. Predvolený model je vždy najnovší stredný model od OpenAI, ktorý by mal byť dostatočný pre väčšinu úloh.

Deep Agents majú najväčší prospech z pokročilejších modelov so silnými schopnosťami uvažovania (napr. najnovší GPT, najnovšie Claude Sonnet alebo Opus modely, Gemini Pro modely), pretože vedia plánovať v mnohých krokoch, zvládať neistotu a robiť zdôvodnené rozhodnutia v každej fáze bez ľudskej pomoci.

Nástroje

Nástroje sú to, čo dáva Deep Agentovi jeho schopnosť pôsobiť vo svete. S viac ako 900 dostupnými nástrojmi (охватujúcimi API, databázy, komunikačné platformy, vyhľadávacie stroje, prostredia na vykonávanie kódu) a MCP servermi — môžete agenta vybavit presne tými schopnosťami, ktoré jeho úloha vyžaduje.

Ako pripojiť nástroje

Kliknite na + Pridať nástroj. Zobrazí sa úplný zoznam dostupných nástrojov. Môžete filtrovať podľa kategórie alebo vyhľadávať podľa názvu:

Každý nástroj má svoje vlastné nastavenia. Pre každý z nich môžete buď nechať AI rozhodovať, ako ho používať na základe kontextu (odporúčané pre Deep Agents, pretože agent potrebuje flexibilitu na prispôsobenie sa v mnohých krokoch) alebo ručne nakonfigurujte parametre na uzamknutie špecifických hodnôt.

Na prepnutie na ručný vstup kliknite na tlačidlo “AI Decides”. Keď je parameter ručne definovaný, je pevný a AI ho nemôže prepísať.

Keď je nástroj nakonfigurovaný, kliknite na “Add with Config”, alebo preskočte konfiguráciu úplne kliknutím na “Skip & Add”. Potom môžete pokračovať v pridávaní ďalších nástrojov.

Pre Deep Agents vedie zameraný a relevantný súbor nástrojov k lepším rozhodnutiam a rýchlejšiemu vykonávaniu ako príliš širokej sady — agent zvažuje všetky dostupné nástroje v každom kroku, takže zbytočné nástroje pridávajú šum.

Systémová správa

Systémová správa je najdôležitejšia konfigurácia pre Deep Agent. Definuje rolu agenta, cieľ, prístup k uvažovaniu a obmedzenia, ktoré musí rešpektovať. Je to primárny mechanizmus na udržiavanie autonómneho agenta na správnej ceste.

Pre Deep Agents by vaša systémová správa mala pokrývať:

• Cieľ — čo sa agent pokúša nakoniec dosiahnuť
• Očakávaný výstup — formát, dĺžka, štruktúra
• Rozhodovacia pravidla — čo robiť, keď narazí na chýbajúce údaje, konfliktné zdroje alebo zlyhania nástrojov
• Obmedzenia rozsahu — čo by agent mal a nemali robiť

Príklad systémovej správy:

Ste hlbokým výskumným agentom. Vašim cieľom je vytvoriť komplexnú, presnú a dobre štruktúrovanú správu na ľubovoľnú tému, ktorú dostanete.

Proces:
1. Rozdeľte tému na 4–6 kľúčových výskumných otázok.
2. Pre každú otázku vyhľadajte relevantné informácie pomocou dostupných nástrojov.
3. Pred použitím vyhodnoťte kvalitu a relevancia každého zdroja.
4. Syntetizujte zistenia v rámci všetkých otázok do koherentnej správy.
5. Na konci zahrňte zhrnutie, kľúčové zistenia a zoznam zdrojov.

Pravidlá:
- Nezmysľujte si informácie. Ak nemôžete nájsť spoľahlivý zdroj, povedzte to.
- Ak zlyhá volanie nástroja, skúste to znova s upravením dotazu predtým, ako budete pokračovať.
- Nezastavujte sa, kým nie sú riešené všetky výskumné otázky alebo ste vyčerpali dostupné zdroje.
- Uchovajte konečnú správu faktickú, neutrálny tón a bez špekulácií.

Formát výstupu: Markdown, s jasnými nadpismi pre každú sekciu.

Max hĺbka rekurzie

Ovláda, koľko úrovní hlboko sa agent môže rekurzívne zanoriť pri rozdeľovaní a vykonávaní podúloh. Vyššia hodnota umožňuje agentovi riešiť komplexnejšie, vnorené problémy, ale zvyšuje čas vykonávania a využívanie zdrojov. Pre väčšinu úloh je predvolená hodnota viac ako dostatočná. Zvýšte ju len keď agent potrebuje sledovať skutočne viacúrovňové podciele.

História chatu agenta

Poskytuje staršie správy chatu ako kontext pre aktuálne spustenie. S povolenou históriou môže Deep Agent odkazovať na staršie výmeny, čo je užitočné, keď je agent súčasťou prebiehajúcej konverzácie alebo iteratívneho pracovného postupu, kde predchádzajúci kontext formuje nasledujúci krok. Bez histórie agent považuje každé spustenie za úplne nezávislé.

Pamäť agenta

Ovláda, či agent môže čítať z vašej pamäte Workspace a zapisovať do nej. Keď je povolená, Deep Agent môže uchovávať zistenia, rozhodnutia a akumulované poznatky v rámci samostatných spustení — čo umožňuje budovať databázu znalostí postupne alebo obnoviť dlhodobé projekty, kde spustenie od nuly by bolo plytvajúce. Ak je povolená, budete požiadaní definovať režim pamäte a správy správania, ktoré riadia, čo sa ukladá a ako sa načítava.

Poznámka: Iba vstup Nástroje je striktne povinný; všetky ostatné nastavenia sú voliteľné, ale majú významný vplyv na kvalitu a spoľahlivosť výstupu Deep Agenta.

Ako Deep Agent rieši úlohy

Deep Agents nasledujú štruktúrovaný cyklus vykonávania. Práve tento cyklus je to, čo robí Deep Agents schopnými zvládať úlohy, ktoré by zdrvili štandardného agenta:

• Rozdelenie cieľu: Agent analyzuje cieľ a rozdeľuje ho na sekvenciu podúloh.
• Iteratívne vykonávanie: Agent pracuje cez podúlohy jednu za druhou, volá nástroje, spracováva výsledky a rozhoduje sa, čo ďalej na základe dokončených krokov.
• Samo-hodnotenie: Po každom kroku agent posúdi, či je výsledok dostatočný na pokračovanie alebo či potrebuje opakovat, spresnit svoj dotaz alebo prijať úplne odlišný prístup.
• Syntéza: Keď sú všetky podúlohy dokončené, agent kombinuje medziľahlé výsledky do konečného, koherentného výstupu.
• Ukončenie: Agent sa zastaví, keď je cieľ dosiahnutý, keď dosiahne nakonfigurované limity, alebo keď zistí, že nie je schopný dokončiť úlohu s dostupnými nástrojmi a informáciami.

Prihláste sa na newsletter

Získajte najnovšie tipy, trendy a ponuky zadarmo.

Emailová adresa

Prihlásiť sa

Výber správneho modelu pre Deep Agent

LLM je uvažovací engine za každým rozhodnutím, ktoré Deep Agent robí. Pre hlboké, viacstupňové úlohy má kvalita modelu nadmernú výkonnosť.

• Hraničné modely (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro): Najlepšie pre komplexné uvažovanie, plánovanie na dlhý horizont a úlohy, kde agent musí zvládať neistotu alebo robiť úsudky bez ľudského vstupu. Vyšší náklad je zvyčajne oправdaný pre Deep Agent pracovné zaťaženia.
• Stredne veľké modely: Solidný pomer schopností a nákladov pre mierne komplexné, ale dobre definované úlohy.
• Malé jazykové modely: Nie sú odporúčané ako primárny model pre Deep Agents. Chýba im hĺbka uvažovania potrebná na spoľahlivé viacstupňové vykonávanie. To znamená, že sú stále vhodné pre jednoduché podúlohy v rámci väčšieho pracovného postupu, kde rýchlosť a náklady majú väčší dôležitosť ako kvalita uvažovania.

Začnite so stredným modelom a prejdite vyššie len ak to výkon vyžaduje. Správna voľba závisí od komplexnosti vašej úlohy, prijateľnej latencie a rozpočtu.