Isso pode ser feito de forma eficiente usando o kit de ferramentas DeepAgents nas etapas a seguir:
- Configuração da instalação: através de
pip install deepagentsInstalação e configuração de chaves de API para LLMs, como o OpenAI - Inicialização do agente: Uso
DeepAgent(task="研究目标")Criação de uma instância proxy - programação automatizada: Chamada
plan_and_execute()Na metodologia, a ferramenta divide automaticamente tarefas de pesquisa complexas em subtarefas, como pesquisa, análise, resumo etc. - Implementação colaborativa: através de
add_subagent()Configurar subagentes especializados (por exemplo, agente de pesquisa, agente de resumo) para trabalharem juntos - Obtenção de resultadosO estudo final é armazenado em um sistema de arquivos virtual que pode ser acessado por meio do
filesystem.read_file()ganho
Todo o processo aproveita as ferramentas de planejamento integradas e os mecanismos de colaboração de subagentes do DeepAgents, reduzindo consideravelmente o limite de desenvolvimento.
Essa resposta foi extraída do artigoDeep Agents: um kit de ferramentas Python para criar rapidamente agentes de IA para tarefas complexasO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como criar rapidamente um agente de IA que possa lidar com tarefas de pesquisa complexas?
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