探索深度代理：AI任务管理的演变
realtime news Aug 01, 2025 15:30
深度代理通过随着时间的推移计划复杂任务来增强AI能力。了解像Claude Code和Manus这样的工具如何在这个领域创新，实现高级任务执行。
在AI领域中，“深度代理”的概念已经出现，它革新了任务的长期管理和执行方式。根据LangChain博客的说法，深度代理旨在克服“浅层”代理的局限性，后者在复杂任务的规划和执行中往往表现不佳。
理解深度代理
传统上，利用大语言模型(LLM)在循环中调用工具的代理被认为是浅层代理。这些代理在执行更长、更复杂的任务时往往表现不佳。与此相反，深度代理通过结合详细的系统提示、规划工具、子代理和文件系统访问来应对这些挑战。
深度代理的特征
深度代理的特点在于其能够高效地规划和执行复杂任务。它们利用详细的系统提示，包括全面的说明和示例，从而增强了其管理任务的能力。规划工具通常是一个no-op，帮助保持任务的方向性。
此外，深度代理通过使用子代理划分任务，使执行更为专注。这一能力对于管理广泛和详细的项目至关重要。文件系统的访问进一步通过为代理和子代理提供共享工作空间来帮助任务管理。
应用和示例
Claude Code和Manus等应用程序展现了深度代理的功能。例如，Claude Code使用重建的系统提示和子代理进行任务管理，使得复杂编码任务的执行更为高效。Manus利用文件系统进行内存存储，优化了AI任务中的上下文管理。
构建自定义深度代理
为了方便创建符合特定需求的深度代理，开发了一个名为deepagents的开源包。此包包含通用系统提示和虚拟文件系统等元素，使用户能够通过特定的提示、工具和子代理自定义其代理。
通过利用deepagents，开发人员可以构建能够管理各个领域复杂任务的代理，增强AI在各个领域的适用性。
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