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DeepAgents

DeepAgents ist der Modus von B-Bot Hub für Arbeiten, die von Planung und Zwischenergebnissen profitieren. Ein DeepAgent kann eine Aufgabenliste und Workspace-Dateien nutzen, während er eine mehrstufige Anfrage bearbeitet. Welche Werkzeuge und Aktionen genau verfügbar sind, hängt vom Agenten, der Sitzung und der Umgebung ab.

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Kernkonzepte

Aufgaben

Ein sichtbarer Plan kann ein Ziel in kleinere Schritte unterteilen und den Fortschritt darstellen.

Workspace-Dateien

Eingaben, Notizen, Code, Daten und Ausgaben können im Workspace organisiert werden.

Werkzeuge

Konfigurierte Werkzeuge können dem DeepAgent ermöglichen, Informationen abzurufen, Dateien zu verarbeiten, Code auszuführen oder mit verbundenen Diensten zu interagieren.

Menschliche Prüfung

Human-in-the-Loop-Kontrollen können vor ausgewählten Aktionen eine Prüfung verlangen.

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Konzeptioneller Workflow

Ziel
  -> Anforderungen klären
  -> Aufgaben erstellen oder aktualisieren
  -> erlaubte Werkzeuge und Workspace-Dateien verwenden
  -> Zwischenergebnisse prüfen
  -> erforderliche Freigaben anfordern
  -> Ergebnisse und ungelöste Probleme präsentieren
Eine als abgeschlossen markierte Aufgabe zeigt lediglich den Workflow-Status an. Sie beweist nicht, dass das Ergebnis korrekt ist.

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Wann DeepAgents sinnvoll ist

DeepAgents kann nützlich sein für:
  • Projekte mit mehreren voneinander abhängigen Schritten
  • Arbeiten, die mehrere Dateien erzeugen oder überarbeiten
  • Analysen, die sichtbare Annahmen und Zwischenprüfungen benötigen
  • Lange Anfragen, die von einer gepflegten Aufgabenliste profitieren
  • Workflows, in denen Menschen vorgeschlagene Aktionen prüfen müssen
Für eine direkte Frage, eine kurze Überarbeitung oder eine andere Aufgabe ohne Workspace kann ein Standard-Chat einfacher sein.

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Eine gute Anfrage an einen DeepAgent

Gib Folgendes an:
  • Benötigtes Ergebnis und Zielgruppe
  • Eingaben und maßgebliche Quellen
  • Einschränkungen, Ausschlüsse und Qualitätskriterien
  • Erlaubte Werkzeuge und Aktionen
  • Erforderliche Dateinamen oder Ausgabeformate
  • Aktionen, die eine Freigabe erfordern
  • Eine Definition für den Abschluss
Beispiel: 
Analysiere die angehängte CSV-Datei und erstelle einen prüfbaren Bericht.

Erstelle Aufgaben für Datenprüfung, Bereinigung, Analyse, Validierung und Berichterstellung.
Lass die Quelldatei unverändert.
Dokumentiere jede Transformation in einer separaten Datei.
Bitte um Freigabe, bevor du Code ausführst, der neue Ausgabedateien schreibt.
Sende keine Daten an externe Dienste.
Die Arbeit ist abgeschlossen, wenn die Summen abgeglichen sind und der Bericht die Annahmen aufführt.

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Human-in-the-Loop

Nutze menschliche Prüfungen für sensible, unumkehrbare, extern sichtbare oder kostspielige Aktionen. Beispiele:
  • Nachrichten senden oder Inhalte veröffentlichen
  • Datensätze oder Berechtigungen ändern
  • Unbekannten Code ausführen
  • Private Daten mit einem externen Dienst verwenden
  • Käufe, Zahlungen oder Deployments auslösen
Human-in-the-Loop reduziert Risiken, macht eine Aktion aber nicht automatisch sicher. Die prüfende Person benötigt weiterhin ausreichend Kontext, um den Vorschlag zu verstehen.

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Bewährte Workspace-Verfahren

  • Trenne ursprüngliche Eingaben von erzeugten Dateien.
  • Verwende aussagekräftige Dateinamen.
  • Halte Annahmen und Entscheidungen fest.
  • Prüfe erzeugten Code vor der Ausführung.
  • Lade wichtige Ergebnisse entsprechend deiner Datenrichtlinie herunter oder bewahre sie auf.
  • Prüfe Workspace-Verhalten und Aufbewahrung für den konkreten Workflow.
Vergib nur die für die Aufgabe benötigten Werkzeuge und Berechtigungen. Ein System-Prompt ist keine Zugriffskontrollgrenze.

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Zugehörige Leitfäden

DeepAgents-Workspace

Erfahre, wie du Workspace-Funktionen aktivierst und nutzt.

Aufgaben

Erfahre mehr über geplante und bei Bedarf ausgeführte Aufgaben.

Datenanalyse

Setze DeepAgents in einem prüfbaren Analyse-Workflow ein.

Content-Erstellung

Organisiere einen mehrstufigen redaktionellen Workflow.