Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться
Что такое Deep Research агенты и зачем они нужны?
29.12.2025 12:31:05 | Хабр
Хабы: Машинное обучение, Искусственный интеллект

В свете недавнего выхода обновления Deep Research для Gemini стоит разобраться, как этот и подобные ему агенты работают.

Очевидно, что речь идет об автоматизированном поиске, вернее, о последовательности задач для поиска труднодоступной информации. Когда для получения финального решения проблемы необходимо пройти множество шагов по обнаружению и анализу данных, выполнить множество запросов, Deep Research может сократить время исследования до нескольких минут - по сравнению с часами, которые ушли бы на поиск в ручном режиме.

Многие AI-лаборатории - OpenAI, Google, IBM - имеют свои версии Deep Research агента. Но мы, тем не менее, знаем и его открытые его реализации, взять хотя бы Open Deep Research от LangChain. Последний дает хорошее представление об архитектуре - как и любой Deep Research пайплайн, он включает уточнение границ исследования, собственно поиск и формирование конечного отчета. Все это - хорошо знакомые мультиагентные сценарии, когда агент-супервайзер планирует конкретные поисковые задачи для агентов-исполнителей, вызывающих внешние функции. Основных проблем две: скорость выполнения задач и доступ к качественным источникам данных.

Скорость зависит от LLM - именно поэтому для агентных систем сейчас разрабатываются модели с высокой пропускной способностью, а также с упором на быстрый и точный reasoning. К этим разработкам относится недавний релиз первой модели нового поколения Nemotron 3 от Nvidia.

Эта серия LLM была заявлена именно как вклад компании в развитие открытого агентного AI. Скорость инференса была повышена за счет гибридной архитектуры - трансформер плюс мамба, преимущества последней в отношении пропускной способности и экономного расхода памяти на KV-кэш хорошо известны.

Читать далее
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2025 - vsetut.pro