Deep Agents: контекст-инжиниринг для длинных задач в LangChain
LangChain
Moonshot AI
Anthropic
Мир AI-агентов стремительно развивается: от линейных пайплайнов LangChain к графам LangGraph и далее к готовым средам Deep Agents. Deep Agents — библиотека, которая собирает вокруг базового ReAct-цикла middleware, инструменты и промпты для управления контекстом в многошаговых задачах. Она добавляет планирование, файловые инструменты, субагентов, суммаризацию истории и другие механизмы, но цена — резкий рост системного промпта (с 35 до 6215 токенов) на пустом запросе.
Современные AI-агенты строятся на разных подходах: готовые фреймворки, настройка через пользовательский интерфейс (UI) или индивидуальная разработка. Один из популярных фреймворков — LangChain, который начинался с линейных конвейеров (Runnable), а затем эволюционировал в LangGraph для графов состояний с циклом ReAct (Reasoning + Acting). Для коротких задач этого достаточно, но для длинных агент
Показать ещё ↓
Источник: Habr — хаб ИИ —
оригинал