ディープエージェントは、次のようなメカニズムによって、長時間の複雑なタスクを効率的に処理する：
- タスクとプランニング内蔵のプランニングツールを使って、複雑なタスク（市場分析や学術調査など）をサブタスクに分解し、実行可能なステップを生成する。
- サブ・エージェントの協力並列処理と結果の統合は、複数のサブエージェントに役割（検索、要約など）を割り当てることで実現される。
- 仮想ファイルシステム中間結果（調査報告書やコード解析など）を保存し、タスク状態の永続化と共有をサポートする。
- 非同期実行高度な並列処理を可能にし、ブロッキングを回避する。
例えば、ユーザーはタスクの目的（EV市場の動向分析など）を指定するだけで、ディープエージェントはデータ収集、分析、レポート作成を完了するためのサブエージェントを自動的に計画・調整する。
この答えは記事から得たものである。Deep Agents: 複雑なタスクに対応するAIエージェントを迅速に構築するためのPythonツールキットについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ディープエージェントはどのようにして長時間の複雑なタスクの処理をサポートできるのか？
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