Працэсы супраць агентаў: хто павінен выбіраць наступны крок даследавання?

Агент для даследжэння бачыць запіс «LangGraph падтрымлівае стойкую екзекуцыю», ставіць галочку ў табліцы для паравароці і рэкамендуее гэты фрэймворк. Вы аплываеце локальныя дапрыямоны. Працэс зупіняецца. Нічога не пачынаецца знову. Чы гдзе была прычына неудачы?

Аднай з умов не было выканана. «Падтрымка стойкасці» — гэта не тое ж сама, што «стойкасць ўжо рэалізавана ў гэтым дапрыямоне». Агент для аналізу рынку, які варта выкарыстоўваць, павінен зазначыць гэтыя разлікі, прачытаць не толькі назвы функцый, а іноды змяніць свае наступныя запытанні на адповіднасць таму, што ён знайшоў.

Раней у гэтай серыі увага была зусім на самай часовай сэрвісе. Хутчэй тут пытанне ў тым, якую свабоду мае мадэль унутрь гэтага часовага сэрвіса.

Два спосабы даследжэння таго ж задачы

Падазроўваючы, што задачэ выклікае неабходнасць выявіць зв’язак між LangGraph і Deep Agents, а таксама выясніць, калі Пайтон-сервіс для даследжэння патрэбуе для вярнення пасля перзапуску, і гэта усё на адной падставе афіцыйных дакументаў.

Адзін падход — гэта фіксаваны працэс. Вы падаеце правыя стороніцы, выявляеце ключовыя тверджэнні, парабялеўваеце ў ўсіх абмежэннях і ствараеце кіраваны кароткі аповешчэння. Гэта і ёсць рабочы працэс.

Іншы падход дазволяе модэлю самаму выбіраць наступны крок. Ён шукае, ачынае стороніцу, з’являець увагу на відсутняй умове і выбірае, што далей дакладна расследаваць. Гэта і ёсць агент.

І той, і іншы можу выкарыстоўваць модэлі, інструменты, галузі і практыку перапрыбутку. Асалідны разлік — у тым, хто вырашае шлях. Запіс LangGraph пра рабочыя працэсы і агенты чыста паказвае гэтыя межы.

Практычная правіла:

• Дакументы і крокі вялікай меры вядомы: лепш выбіраць рабочы працэс.
• Корыстныя джэрэлы з’являюцца толькі пад час доследжэння: спробуйце агента з абмежэннямі.
• Рэзультаты должны быць прыемлівымі, а дакладнае расследаванне — не обавязковым: спалучыце іх.

Эты праект належыць да трэцьяй катэгорыі.

Калі адна знаходка перапісвае запітанне

На першы погляд, гэты аналіз выглядае як супернагонка між разнымі фрэймворкамі. Аднак апавяданне пра Deep Agents паказвае, што ён працюе на срэдовым механізме LangGraph. Такім чынам направлення доследжэння зменшыцца.

Стары вопыт: калькі фрэймворк выграе?

Новыя нараджэнні: яны функціонуюць на разных роўнях.

Лепшы вопыт: калькі завадбы належыць самой аплікацыі, а калькі — вышэўранаму інструменту?

Для зберагчэння дадзеных таксама патрэбна адпаведная увага. У дасведчэннях опісваецца налаштаванне механізма чэкпоінтароў і ідэнтыфікацыя потакаў для локальных графаў. Таксама розлічваюцца сховішчы, якія базуюцца на памяці, і тые, якія базуюцься на базе дадзеных, пры чым зазначаецца, што сервер агента сам стварае інфраструктуру для зберагчэння дадзеных. Дывіцеся раздзялы «Зберагчэнне дадзеных» і «Чэкпоінтары».

Корыстны адказ урахоўвае гэтыя умовы. Галочка ў табелі фічар не робіць гэтага. Усе, што напісана ніжэй, падтверджваецца безпасэчным чытаннем дасведчэнняў, а не на адлічэнні з запісу дзіяў агента.

Форма сістэмы: рабочы працэс, які абараняе дзеянні дзецярніка

Програма керуе задачам, дазволеным істочнікам, лімітам запітоў і спосабам апрацоўкі рэзультатаў. У межах гэтага рамкавання мадэль выбірае пошукі і дакументы. Раследаванне застаецца гнеклівым; рэзультаты даходзяць чытра.

Участковы элементы:

• LangGraph адканае зовнішнія етапы прыемлі.
• SDK Anthropic дае модэлі абліковыя інструменты для пошуку і запрашэння дадзенняў у інтэрнэце.
• Зберажаны аўдыт фіксуе істочнікі, запісы цітатаў, спосаб выкарыстоўвання і памылкі інструментаў.

Адна вызова прадаўцу можа аб’еднаваць калькі пошуковых і чытальных дзеянняў. LangGraph керуе зовнішнім процэсам; ён не стварае кожны запіт. Однаму дзецярніку лёгка контролюваць гэтыя межы. Deep Agents можаць чакаць, пакуль не знадобыцца большая кантроль над кантэкстам і дэлегаванне задач. Змена прадаўцоў таксама значыць перапісваць угоды з інструментамі і цітатарамі.

Пошук знаходзіць сторункі; функцыя fetch чытае іх

Запрос адкрывае абярыя інструменты:

tools = [
    {
        "type": "web_search_20250305",
        "name": "web_search",
        "max_uses": 3,
    },
    {
        "type": "web_fetch_20250910",
        "name": "web_fetch",
        "max_uses": 4,
        "max_content_tokens": 6000,
        "citations": {"enabled": True},
    },
]

Этыя адзынакі выйшлі з супакоўванага коду і не ўтвараюць цэлага праграмы. Выбраны вам модэль павінен падтрымліваць задокументаваныя версіі інструментаў. Anthropic задокументавала оба інструмента пад раздзеламі Agents і Tools на сваём сайце для развіццяяроў; там можна знайсці актуальныя спецыфікацыі для пошуку і запрашэння дадзеных.

Дзесяць прымусоў вплываюць на дызайн.

1. Ліміты дыюць па запытам. Дазволены ў максымум два вызовы SDK, укладаючы продажчэнне па зупіненым кроку, а праказы SDK не выкананы.
2. Цітаты пад час запрашэння дадзеных ўвімкнутыя спецыяльна, каб засталіся адпаведныя запісы цітатаў, а не толькі тэкст адпаведзі.
3. Код HTTP 200 не ўсунецца як доказ. API можа працаваць успешна, але запрашэння дадзеных унутры яго можа зазнаць неудачы, таму неабходна таксама пераканацца ў рэзультатах інструмента.

Этыя ліміты абмежваюць колькасць запытоў і інструментаў, якія можна выканаць. Яны не ўтвараюць ні верхней межы вітрачанняў, ні строгага тайм-ліміту.

Цітаты все ж можа дапамагчы

Уявіце сабраннік, у яком утверджуецца, што пры краху даплык автаматычна восстанавліваецца, і наводзіцца старонка пра налаштавальную стойкасць. Супакінг рэальны. Але утверждэння ўзлёгка пераходзіць за межы наявных доказаў.

Базавы аўдыт адпавядае на чатыры пытанні «так/ні»: Чы гэты модэль завершыў працу нормальна? Чы ён запрашаў хоць адні дакумент? Чы ён вярнуў тэкст адпаведзі? Чы ў фінальнай адпаведзі ёсць власныя цітаты? У разе успеху статус стае needs_review; у разе невыпанні обавязковай пераканальні — incomplete.

Жадны з гэтых статусаў не значыць, што утверждэння правдзівыя. Цітаты можаць адносіцца да індэксаў і месцаў у тэксце, а не да супакінгаў, і прататып зберагае гэтыя даныя, не выдумваючы, як яны адносяцца адно да другога.

Корыстная прыкмета падчас перагляду: выберыце адна сутнае утверждэнне і адкройце яго выхідны код. Каторая умова, асаблівасць чы обмежэнне могла б змяніць рэкамендацыю?

Збільшайце складнасць толькі тады, калі можаце вымерыць практычную карысць

Длітлія расследавання можаць кануць выбранае завантажэнне кантэксту, кампактныя зьязначэнні або адзінлівыя даследнікі для незалежных галузей. Гэтыя ідэі прыходзяць у паспэсах Anthropic пра пакаванне кантэксту для агентаў і пра багата-агентныя сістэмы даследжэння. Для гэтага прыемніка гэтыя варыянты ёсць тым, што трэба ацэніць, а не абнаўленні, якія будуць установліваны за замовчаннем.

Чатыры перакананні ствараюць справядлівы першы крок:

1. Чы ён адказвае на пытанне пра звязак межу LangGraph і Deep Agents?
2. Чы ён захоўвае усія умовы для вярнага запуску?
3. Чы ён фіксуе момент, калі не удалося запрашаць дакумент?
4. Чы ён прызнае, што самыя дакументы не можуць вялікія найдэшавейшы варыянт размешчэння?

Застосавайце працэс работы з заданым дакументам паляўкі ўжо пасля пошуку, кераванага модэлем. Заставьце модэль і трэбаванні да адпаведных адказоў незменнымі, чытка паказайце, якія джэрынгі можа бачыць кожная сторона, і фіксуйце рэальную ступень выкарыстоўвання. Оценяйце падтрымваныя рэзультаты, відсутныя умовы і адкрытую неяснасць, а не толькі колькасць цітатаў.

Тэкучы стан: дзесяць тэстаў інтэграцыі праходзяць з выкарыстоўванням рэальнага SDK і асяроддзя LangGraph з мокаваным HTTP. Жодных працоў з жывым API яшчо не было адбыто, таму што крантэнацыі не былі заданы, і таму няма паказаных цыфр па якосці, затрымцы чы роце.

Перспектывы

Цячас існуе дызайн, які цікава працаваць: даследчык, які можа следаваць за доказамі, адзінуты ў програмнае забезпечэнне, якое залечае пераследаваныя следы. Наступныя проблемы вылучаюцца, калі працэс зупініваецца на паўпаце. Зберажаныя файлы адпаведзей дапамагаюць пабачыць, што сталася; яны не запускаюць граф занова. Наступны частак дадае стан стойкага выканання і тэстуе вярненне ў чысты працэс, яшчэ выкарыстоўваючы гэты прыемак для веб-даследжэння.