Глубокие агенты (Deep Agents) — всё собрал? Но какой ценой?

Дата публикации: 02-08-2026 17:20:19

В большинстве случаев агенты строятся вокруг базового цикла ReAct (Reasoning + Acting - рассуждение и действие): модель рассуждает, при необходимости вызывает инструмент (tool), смотрит результат и снова думает - пока не отдаст ответ. На короткой задаче этого хватает. На длинной - агент сам накапливает контекст: историю, результаты инструментов, планы, файлы. Вопрос смещается от «как написать промпт» к «как управлять всей этой средой». Этим занимается контекст-инжиниринг (context engineering). Глубокие агенты (Deep Agents) - готовая реализация этой идеи в экосистеме LangChain

Схожие новости

#	Наименование новости	Тональность	Информативность	Дата публикации
1	LangChain выпустил Deep Agents. Как это меняет подход к созданию агентных систем	0	6.32	12-04-2026
2	Базовый минимум. Часть 4:  ИИ-агенты	0	13.1	27-03-2026
3	Тестирование LLM-приложений с DeepEval	0	11.43	16-01-2026
4	Мультиагентная система без LangChain: почему абстракции ломаются и как строить production на чистом Python	0	4.97	11-04-2026
5	Мой локальный агент помнит проект лучше меня. Контекст — 32K токенов. Расскажу, как	0	9.22	14-02-2026
6	How to Use Prompt Engineering and Context Engineering for AI Agents	0	5.63	24-07-2026
7	A2A изнутри: как AI-агенты из разных сервисов договариваются друг с другом	0	11.19	03-06-2026
8	Локальный Deep Research. Совершенствуем собственный ИИ-поисковик	0	7	04-06-2026
9	Та самая Оркестрация	0	7.74	25-06-2026
10	07.2026 Тренды агентной разработки за июль и подборка полезных статей на эту тему	1	7.03	01-08-2026

Классификация: Пресс-релизы. Схожих патентов: 0. Схожих новостей: 10. Тональность: 0. Информативность: 9.01. Источник: pythondigest.ru.