Dies kann mit Hilfe des DeepAgents-Toolkits in den folgenden Schritten effizient erreicht werden:
- Installation Konfiguration: durch
pip install deepagentsInstallation und Konfiguration von API-Schlüsseln für LLMs wie OpenAI - Agent-Initialisierung: Verwendung
DeepAgent(task="研究目标")Erstellen einer Proxy-Instanz - automatische Programmierung: Anruf
plan_and_execute()Methodik unterteilt das Tool komplexe Rechercheaufgaben automatisch in Teilaufgaben wie Suche, Analyse und Zusammenfassung - Gemeinsame Umsetzung: durch
add_subagent()Konfigurieren Sie spezialisierte Unteragenten (z. B. Suchagent, Zusammenfassungsagent), damit sie zusammenarbeiten - Ergebnisse erzielenDie endgültige Studie wird in einem virtuellen Dateisystem gespeichert, auf das man über die
filesystem.read_file()gewinnen
Der gesamte Prozess nutzt die in DeepAgents integrierten Planungstools und Mechanismen zur Zusammenarbeit von Subagenten, wodurch die Entwicklungsschwelle erheblich gesenkt wird.
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 " Wie kann man schnell einen KI-Agenten entwickeln, der komplexe Forschungsaufgaben bewältigen kann?
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