これは、DeepAgentsツールキットを使用して、以下の手順で効率的に実現できます：
- インストール構成スルー
pip install deepagentsOpenAIなどのLLMのAPIキーのインストールと設定 - エージェントの初期化使用
DeepAgent(task="研究目标")プロキシインスタンスの作成 - 自動プログラミングコール
plan_and_execute()このツールは、複雑な調査タスクを、検索、分析、要約などのサブタスクに自動的に分解する。 - 共同実施スルー
add_subagent()特化したサブエージェント（検索エージェント、要約エージェントなど）を設定し、連携させる。 - 結果を出す最終的な研究は、仮想ファイルシステムに保存され、そのファイルシステムには
filesystem.read_file()ゲイン
プロセス全体は、DeepAgentsに組み込まれたプランニング・ツールとサブ・エージェントのコラボレーション・メカニズムを活用し、開発の敷居を大幅に下げます。
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 " 複雑な研究タスクを処理できるAIエージェントを迅速に構築するには？
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