Deep Agent

Deep Agent là loại agent có khả năng nhất của FlowHunt, được xây dựng cho các nhiệm vụ vượt xa một chu kỳ prompt-and-response duy nhất. Trong khi một agent AI tiêu chuẩn trả lời một câu hỏi hoặc thực hiện một hành động riêng lẻ, Deep Agent theo đuổi một mục tiêu — phân chia nó, thực thi các bước, đánh giá kết quả và điều chỉnh cách tiếp cận của nó cho đến khi mục tiêu hoàn thành.

Deep Agent Khác Gì So Với AI Agent Thông Thường

Agent AI tiêu chuẩn xử lý đầu vào của bạn với LLM, tùy chọn gọi một công cụ và trả về phản hồi. Nó rất tuyệt vời cho các nhiệm vụ đơn bước hoặc đa bước đơn giản hơn, hội thoại, tóm tắt tài liệu hoặc kích hoạt hành động.

Deep Agent chủ động và lặp lại. Với một mục tiêu cấp cao, nó:

• Phân tách mục tiêu thành một chuỗi các nhiệm vụ con cụ thể trước khi thực hiện bất kỳ hành động nào
• Lập kế hoạch cách tiếp cận của nó, quyết định công cụ nào sử dụng và theo thứ tự nào
• Thực thi các bước lặp lại, gọi các công cụ, xử lý kết quả và quyết định việc tiếp theo dựa trên những gì nó tìm thấy
• Tự đánh giá sau mỗi bước — thử lại, tinh chỉnh hoặc thay đổi chiến lược nếu kết quả không đủ
• Tổng hợp đầu ra cuối cùng chỉ sau khi tất cả các nhiệm vụ con hoàn thành

Sự khác biệt thực tế chính: một agent thông thường có thể thực hiện nhiều bước tốt nhất, nhưng Deep Agent có thể thực hiện hàng chục bước và nó biết khi nào dừng lại.

Khi Nào Sử Dụng Deep Agent

Deep Agents là lựa chọn phù hợp khi:

• Nhiệm vụ yêu cầu thu thập và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn
• Quy trình liên quan đến logic có điều kiện, hay nói cách khác, khi bước tiếp theo phụ thuộc vào kết quả của các bước trước
• Bạn cần agent xác minh hoặc kiểm tra chéo các kết quả trung gian của nó
• Mục tiêu quá phức tạp hoặc mở để chỉ định đầy đủ trong một lời nhắc duy nhất
• Bạn muốn agent hoạt động tự chủ trong một khoảng thời gian dài hơn

Nhớ: Đối với các nhiệm vụ đơn giản, được xác định rõ ràng, AI Agent tiêu chuẩn nhanh hơn và hiệu quả chi phí hơn. Chỉ sử dụng Deep Agent khi độ phức tạp chứng minh sự sâu sắc suy luận thêm.

Cài Đặt Deep Agent

LLM

Chọn mô hình ngôn ngữ lớn mà agent sẽ sử dụng. Bạn có thể chọn từ các mô hình trên 6 nhà cung cấp chính. Mô hình mặc định luôn là mô hình tầm trung mới nhất từ OpenAI, điều này phải đủ cho hầu hết các nhiệm vụ.

Deep Agents hưởng lợi nhiều nhất từ các mô hình nâng cao hơn có khả năng suy luận mạnh (ví dụ: GPT mới nhất, mô hình Claude Sonnet hoặc Opus mới nhất, mô hình Gemini Pro), vì chúng có thể lập kế hoạch trên nhiều bước, xử lý sự mơ hồ và đưa ra quyết định âm thanh ở mỗi giai đoạn mà không cần hướng dẫn của con người.

Công Cụ

Công cụ là những gì cung cấp cho Deep Agent khả năng hành động trên thế giới. Với hơn 900 công cụ có sẵn (bao gồm API, cơ sở dữ liệu, nền tảng liên lạc, công cụ tìm kiếm, môi trường thực thi mã) và máy chủ MCP — bạn có thể trang bị agent với chính xác những khả năng mà nhiệm vụ của nó yêu cầu.

Cách kết nối công cụ

Nhấp + Thêm Công Cụ. Danh sách đầy đủ các công cụ có sẵn sẽ xuất hiện. Bạn có thể lọc theo danh mục hoặc tìm kiếm theo tên:

Mỗi công cụ có cài đặt riêng. Đối với mỗi công cụ, bạn có thể để AI quyết định cách sử dụng nó dựa trên bối cảnh (được khuyến nghị cho Deep Agents, vì agent cần tính linh hoạt để thích ứng trong nhiều bước) hoặc cấu hình các tham số thủ công để khóa các giá trị cụ thể.

Để chuyển sang đầu vào thủ công, nhấp vào nút “AI Decides”. Khi một tham số được xác định thủ công, nó được cố định và AI không thể ghi đè nó.

Khi công cụ được cấu hình, nhấp vào “Add with Config”, hoặc bỏ qua cấu hình hoàn toàn bằng cách nhấp vào “Skip & Add”. Sau đó, bạn có thể tiếp tục thêm các công cụ khác.

Đối với Deep Agents, một bộ công cụ tập trung và phù hợp dẫn đến các quyết định tốt hơn và thực thi nhanh hơn so với một bộ quá rộng — agent xem xét tất cả các công cụ có sẵn ở mỗi bước, vì vậy các công cụ không cần thiết thêm nhiễu.

Hệ thống thông báo

Hệ thống thông báo là cấu hình quan trọng nhất cho Deep Agent. Nó xác định vai trò, mục tiêu, cách tiếp cận suy luận và các ràng buộc của agent. Đây là cơ chế chính để giữ cho một agent tự chủ theo đúng hướng.

Đối với Deep Agents, hệ thống thông báo của bạn nên bao gồm:

• Mục tiêu — agent cuối cùng đang cố gắng đạt được điều gì
• Đầu ra dự kiến — định dạng, độ dài, cấu trúc
• Quy tắc quyết định — việc làm gì khi gặp dữ liệu bị thiếu, các nguồn xung đột hoặc lỗi công cụ
• Ràng buộc phạm vi — những gì agent nên và không nên làm

Ví dụ hệ thống thông báo:

Bạn là một agent nghiên cứu sâu. Mục tiêu của bạn là tạo ra một báo cáo toàn diện, chính xác và có cấu trúc tốt về bất kỳ chủ đề nào bạn được cung cấp.

Quy trình:
1. Chia nhỏ chủ đề thành 4–6 câu hỏi nghiên cứu chính.
2. Đối với mỗi câu hỏi, tìm kiếm thông tin liên quan bằng cách sử dụng các công cụ có sẵn.
3. Đánh giá chất lượng và mức độ liên quan của mỗi nguồn trước khi sử dụng nó.
4. Tổng hợp các phát hiện trên tất cả các câu hỏi thành một báo cáo kết hợp.
5. Bao gồm một bản tóm tắt, những phát hiện chính và danh sách các nguồn ở cuối.

Quy tắc:
- Không tạo ra thông tin. Nếu bạn không thể tìm thấy một nguồn đáng tin cậy, hãy nói như vậy.
- Nếu một lệnh gọi công cụ không thành công, hãy thử lại một lần với một truy vấn được sửa đổi trước khi tiếp tục.
- Không dừng lại cho đến khi tất cả các câu hỏi nghiên cứu đã được giải quyết hoặc bạn đã hết các nguồn có sẵn.
- Giữ báo cáo cuối cùng có sự kiện, trung lập về tông và không có suy đoán.

Định dạng đầu ra: Markdown, với các tiêu đề rõ ràng cho mỗi phần.

Độ sâu đệ quy tối đa

Kiểm soát có bao nhiêu cấp sâu agent có thể đệ quy khi chia nhỏ và thực thi các nhiệm vụ con. Một giá trị cao hơn cho phép agent giải quyết các vấn đề phức tạp, lồng nhau hơn, nhưng tăng thời gian thực thi và sử dụng tài nguyên. Đối với hầu hết các nhiệm vụ, giá trị mặc định là quá đủ. Chỉ tăng nó khi agent cần theo đuổi các mục tiêu con đa cấp thực sự.

Lịch Sử Trò Chuyện Agent

Cung cấp các tin nhắn trò chuyện trước đó làm bối cảnh cho lần chạy hiện tại. Với lịch sử được bật, Deep Agent có thể tham chiếu các trao đổi trước đó, điều này hữu ích khi agent là một phần của hội thoại đang diễn ra hoặc quy trình lặp lại nơi bối cảnh trước đó định hình bước tiếp theo. Mà không có lịch sử, agent coi mỗi lần chạy là hoàn toàn độc lập.

Agent Memory

Kiểm soát xem agent có thể đọc từ và ghi vào bộ nhớ Workspace của bạn hay không. Khi được bật, Deep Agent có thể duy trì các phát hiện, quyết định và kiến thức tích lũy trên các lần chạy riêng biệt — làm cho có thể xây dựng cơ sở kiến thức từng bước hoặc tiếp tục các dự án dài hạn nơi bắt đầu từ đầu sẽ lãng phí. Nếu được bật, bạn sẽ được yêu cầu xác định chế độ bộ nhớ và các lời nhắc hành vi điều chỉnh những gì được lưu trữ và cách nó được truy xuất.

Lưu ý: Chỉ đầu vào Tools là bắt buộc; tất cả các cài đặt khác là tùy chọn nhưng có tác động đáng kể đến chất lượng và độ tin cậy của đầu ra của Deep Agent.

Deep Agent Giải Quyết Các Nhiệm Vụ Như Thế Nào

Deep Agents tuân theo một vòng lặp thực thi có cấu trúc. Vòng lặp này chính xác là những gì làm cho Deep Agents có khả năng xử lý các nhiệm vụ sẽ làm choáng ngợp một agent tiêu chuẩn:

• Phân tách mục tiêu: Agent phân tích mục tiêu và chia nó thành một chuỗi các nhiệm vụ con.
• Thực thi lặp lại: Agent làm việc thông qua các nhiệm vụ con từng cái một, gọi các công cụ, xử lý kết quả và quyết định việc tiếp theo dựa trên các bước hoàn thành.
• Tự đánh giá: Sau mỗi bước, agent đánh giá xem kết quả có đủ để tiếp tục hay không hoặc liệu nó có cần thử lại, tinh chỉnh truy vấn hoặc thực hiện một cách tiếp cận hoàn toàn khác.
• Tổng hợp: Khi tất cả các nhiệm vụ con hoàn thành, agent kết hợp các kết quả trung gian thành một đầu ra cuối cùng kết hợp.
• Kết thúc: Agent dừng lại khi mục tiêu đạt được, khi nó đạt đến các giới hạn được cấu hình hoặc khi nó xác định rằng nó không thể hoàn thành nhiệm vụ với các công cụ và thông tin có sẵn.

Chọn Mô Hình Phù Hợp Cho Deep Agent

LLM là công cụ suy luận đằng sau mọi quyết định mà Deep Agent đưa ra. Đối với các nhiệm vụ sâu, đa bước, chất lượng mô hình có tác động ngoài tỷ lệ trên hiệu suất.

• Mô hình biên giới (GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro): Tốt nhất cho suy luận phức tạp, lập kế hoạch dài hạn và các nhiệm vụ nơi agent phải xử lý sự mơ hồ hoặc đưa ra những lời gọi phán xét mà không có đầu vào của con người. Chi phí cao hơn thường là có thể biện minh cho các khối lượng công việc Deep Agent.
• Mô hình tầm trung: Sự cân bằng vững chắc của khả năng và chi phí cho các nhiệm vụ phức tạp vừa phải nhưng được xác định rõ ràng.
• Mô hình ngôn ngữ nhỏ: Không được khuyến nghị làm mô hình chính cho Deep Agents. Chúng thiếu độ sâu suy luận cần thiết cho thực thi đa bước đáng tin cậy. Điều đó được nói, họ vẫn phù hợp cho các nhiệm vụ con đơn giản trong một quy trình lớn hơn nơi tốc độ và chi phí quan trọng hơn chất lượng suy luận.

Bắt đầu với một mô hình tầm trung và chỉ nâng cấp nếu hiệu suất yêu cầu. Lựa chọn đúng phụ thuộc vào độ phức tạp của nhiệm vụ, độ trễ có thể chấp nhận và ngân sách của bạn.