Os Deep Agents lidam com eficiência com tarefas complexas de longa duração por meio dos seguintes mecanismos:
- Atribuição de tarefas e planejamentoUse ferramentas de planejamento incorporadas para dividir tarefas complexas (como análise de mercado ou pesquisa acadêmica) em subtarefas e gerar etapas acionáveis.
- Colaboração de subagentesProcessamento paralelo e integração de resultados: o processamento paralelo e a integração de resultados são obtidos por meio da atribuição de funções (por exemplo, pesquisa, resumo) a vários subagentes.
- sistema de arquivos virtualArmazenamento de resultados intermediários (por exemplo, relatórios de pesquisa ou análise de código) e suporte à persistência e ao compartilhamento do estado da tarefa.
- execução assíncronaPermite operações altamente simultâneas e evita o bloqueio, sendo especialmente adequado para tarefas que exigem várias iterações.
Por exemplo, o usuário simplesmente especifica o objetivo da tarefa (por exemplo, analisar as tendências do mercado de EV), e o Deep Agents planeja e coordena automaticamente os subagentes para concluir a coleta de dados, a análise e a geração de relatórios.
Essa resposta foi extraída do artigoDeep Agents: um kit de ferramentas Python para criar rapidamente agentes de IA para tarefas complexasO































