Загружаем паттерны…
Агент глубокого исследования(DRA)
Составная исследовательская архитектура с длинным горизонтом, которая уточняет намерение пользователя, составляет явный план исследования, а затем прогоняет итеративный цикл «поиск, чтение и оценка пробелов» по множеству источников (часто с помощью параллельных субагентов), прежде чем синтезировать единый развёрнутый отчёт со встроенными ссылками на источники. Это собранный воедино архетип, стоящий за OpenAI Deep Research, Gemini Deep Research и Anthropic Research, у которого есть собственная обзорная литература. Отличается от `agentic-rag-systems`, который принимает решения об извлечении внутри единого конвейера, а не выполняет многораундовый, управляемый планом синтез отчёта. Отличается от `supervisor-worker-pattern`, представляющего собой универсальную оркестрацию без специфичных для исследования плана, проверки пробелов и этапа простановки ссылок.
За 30 секунд
- Что это
- Уточняет намерение, набрасывает план исследования, затем итеративно ищет, читает и оценивает пробелы по источникам, прежде чем синтезировать отчёт со ссылками.
- Когда применять
- Исследовательские вопросы по многим источникам, требующие адаптивного поиска, явной проверки пробелов и прослеживаемой атрибуции до выдачи полного синтеза.
- Осторожно
- Высокая стоимость по токенам и задержке из-за нескольких раундов, параллельных поисков и перепланирования; точность цитирования падает, если источники не отслеживаются аккуратно на каждом цикле.
Спросите ИИ-эксперта об этом паттерне
Откроет ассистента с готовым вопросом. Вы проверите его перед отправкой.
Агент глубокого исследования: Обзор
Составная исследовательская архитектура с длинным горизонтом, которая уточняет намерение пользователя, составляет явный план исследования, а затем прогоняет итеративный цикл «поиск, чтение и оценка пробелов» по множеству источников (часто с помощью параллельных субагентов), прежде чем синтезировать единый развёрнутый отчёт со встроенными ссылками на источники. Это собранный воедино архетип, стоящий за OpenAI Deep Research, Gemini Deep Research и Anthropic Research, у которого есть собственная обзорная литература. Отличается от `agentic-rag-systems`, который принимает решения об извлечении внутри единого конвейера, а не выполняет многораундовый, управляемый планом синтез отчёта. Отличается от `supervisor-worker-pattern`, представляющего собой универсальную оркестрацию без специфичных для исследования плана, проверки пробелов и этапа простановки ссылок.
- Explicit intent clarification before planning
- Drafted research plan that decomposes the question
- Iterative search, read, and gap-evaluation loop
- Parallel subagents exploring separate sub-questions
- Adaptive re-planning that pivots on findings
- Long-form synthesis with inline citation attribution
The Agent Architect
Один паттерн, один компромисс, одна история сбоя в продакшене. Короткий еженедельный брифинг для тех, кто строит агентные системы.
Одно письмо в неделю, отписка в один клик. Адрес используется только для рассылки брифинга.
Источники
Статьи, спецификации и репозитории, на которых основан этот паттерн.
От инженера, создавшего этот каталог
Проведите ревью архитектуры ваших агентов
На этой странице описан один паттерн. Ваша система использует десятки, и большинство сбоев возникает на стыках. Мы разберём весь дизайн по 288 паттернам каталога: архитектура, надёжность, оценка и стоимость, каждая находка связана с паттерном, который её устраняет.
€750 вместо €1 500, одна неделя, письменный отчёт и разбор в звонке, до 30 сентября