Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться

Глубокие агенты (Deep Agents) — всё собрал? Но какой ценой?

27.07.2026 07:45:55 | Хабр
Хабы: Искусственный интеллект

Современные AI-агенты строятся достаточно разнообразно. Где-то берут готовые приложения, которые выросли в полноценные фреймворки с преднастроенными агентами. Где-то провайдеры предлагают настройку из готовых блоков через UI на веб-портале. Где-то хочется написать своё: дешевле, в своём контуре или просто иначе. Один из популярных фреймворков для этого - LangChain / LangGraph: удобные обёртки, пайплайны, графы, интеграции под типичные куски агента.

В большинстве случаев агенты строятся вокруг базового цикла ReAct (Reasoning + Acting - рассуждение и действие): модель рассуждает, при необходимости вызывает инструмент (tool), смотрит результат и снова думает - пока не отдаст ответ. На короткой задаче этого хватает. На длинной - агент сам накапливает контекст: историю, результаты инструментов, планы, файлы. Вопрос смещается от «как написать промпт» к «как управлять всей этой средой». Этим занимается контекст-инжиниринг (context engineering). Глубокие агенты (Deep Agents) - готовая реализация этой идеи в экосистеме LangChain: не новый тип модели, а заранее собранная рабочая среда вокруг обычного агента (в API - create_deep_agent поверх create_agent).

В этой статье хочу разобрать, что стоит за словом глубокий (deep): какую проблему решает такая рабочая среда, из каких механизмов она собрана, какую цену за них приходится платить и когда этот «тяжёлый рюкзак» действительно стоит брать.

Читать далее
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro