Deep Agents通过以下机制高效处理长时复杂任务：
- Aufgabenstellung und Planung：利用内置规划工具将复杂任务（如市场分析或学术研究）拆解为多个子任务，并生成可执行的步骤。
- Zusammenarbeit von Subagenten：通过分配角色（如搜索、总结）给多个子代理，实现并行处理和结果整合。
- virtuelles Dateisystem：存储中间结果（如研究报告或代码分析），支持任务状态的持久化和共享。
- 异步执行：允许高并发操作，避免阻塞，尤其适合需要多次迭代的任务。
例如，用户只需指定任务目标（如分析电动车市场趋势），Deep Agents会自动规划并协调子代理完成数据收集、分析和报告生成。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeep Agents: ein Python-Toolkit zur schnellen Entwicklung von KI-Agenten für komplexe AufgabenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Deep Agents 如何支持长时复杂任务的处理？
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil