Что такое Deep Research агенты и зачем они нужны?
В свете недавнего выхода обновления Deep Research для Gemini стоит разобраться, как этот и подобные ему агенты работают. Очевидно, что речь идет об автоматизированном поиске, вернее, о последовательности задач для поиска труднодоступной информации. Когда для получения финального решения проблемы необходимо пройти множество шагов по обнаружению и анализу данных, выполнить множество запросов, Deep Research может сократить время исследования до нескольких минут - по сравнению с часами, которые ушли бы на поиск в ручном режиме. Многие AI-лаборатории - OpenAI, Google, IBM - имеют свои версии Deep Research агента. Но мы, тем не менее, знаем и его открытые его реализации, взять хотя бы Open Deep Research от LangChain. Последний дает хорошее представление об архитектуре - как и любой Deep Research пайплайн, он включает уточнение границ исследования, собственно поиск и формирование конечного отчета. Все это - хорошо знакомые мультиагентные сценарии, когда агент-супервайзер планирует конкретные поисковые задачи для агентов-исполнителей, вызывающих внешние функции. Основных проблем две: скорость выполнения задач и доступ к качественным источникам данных. Скорость зависит от LLM - именно поэтому для агентных систем сейчас разрабатываются модели с высокой пропускной способностью, а также с упором на быстрый и точный reasoning. К этим разработкам относится недавний релиз первой модели нового поколения Nemotron 3 от Nvidia. Эта серия LLM была заявлена именно как вклад компании в развитие открытого агентного AI. Скорость инференса была повышена за счет гибридной архитектуры - трансформер плюс мамба, преимущества последней в отношении пропускной способности и экономного расхода памяти на KV-кэш хорошо известны.
https://habr.com/ru/articles/981628/
#Deep_Research #Gemini #OpenAI #LangChain #LLM #Nvidia #Nemotron_3 #LLMсервер #inference_as_a_service
Habr
Hacker News
mossegalapoma podcast