探索深度代理：AI任务管理的演变

AI景观中出现了“深层代理”的概念，彻底改变了如何在长时间管理和执行任务。根据Langchain博客的说法，深层代理人旨在克服“浅”代理的局限性，这些代理在复杂的任务计划和执行方面挣扎。

了解深层代理

传统上，在循环中利用大型语言模型（LLM）进行调用工具的代理被认为是浅的。这些代理通常在执行更长，更复杂的任务方面步履蹒跚。相比之下，通过合并详细的系统提示，计划工具，子代理和文件系统访问来构建深层代理来应对此类挑战。

深层代理的特征

深层代理的特征是他们有效计划和执行复杂任务的能力。他们使用详细的系统提示，其中包括全面的说明和示例，增强了他们有效管理任务的能力。该计划工具通常是一个no-op，有助于维护任务取向。

此外，深层代理人采用子代理来划分任务，从而允许重点执行。该功能对于管理广泛而详细的项目至关重要。访问文件系统通过为代理和子代理提供共享工作区，从而进一步有助于任务管理。

应用和示例

诸如Claude Code和Manus之类的应用体现了深层代理的功能。例如，Claude代码使用重新创建的系统提示和子代理进行任务管理，从而有效执行复杂的编码任务。 MANUS利用文件系统进行内存存储，优化AI任务中的上下文管理。

建造自定义深层代理商

为了促进为特定需求量身定制的深层代理的创建，一个名为的开源软件包 deepagents 已经开发了。该软件包包括诸如广义系统提示和虚拟文件系统之类的元素，使用户能够使用特定的提示，工具和子代理自定义其代理。

通过使用 deepagents，开发人员可以构建能够管理各个领域的复杂任务的代理，从而增强了AI在不同领域的适用性。

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