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DeepAgents

DeepAgents è la modalità di B-Bot Hub dedicata ai lavori che traggono vantaggio dalla pianificazione e dagli artefatti intermedi. Un DeepAgent può usare un elenco di attività e i file dello spazio di lavoro mentre gestisce una richiesta in più fasi. Gli strumenti e le azioni effettivamente disponibili dipendono dall’Expert, dalla sessione e dall’ambiente.

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Concetti fondamentali

Attività

Un piano visibile può suddividere un obiettivo in passaggi più piccoli e mostrare l’avanzamento.

File dello spazio di lavoro

Input, note, codice, dati e output possono essere organizzati nello spazio di lavoro.

Strumenti

Gli strumenti configurati possono consentire al DeepAgent di recuperare informazioni, elaborare file, eseguire codice o interagire con servizi collegati.

Revisione umana

I controlli human-in-the-loop possono richiedere una revisione prima di determinate azioni.

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Workflow concettuale

Obiettivo
  -> chiarire i requisiti
  -> creare o aggiornare le attività
  -> usare gli strumenti consentiti e i file dello spazio di lavoro
  -> verificare i risultati intermedi
  -> richiedere l'approvazione dove necessario
  -> presentare gli output e i problemi irrisolti
Un’attività contrassegnata come completata indica solo lo stato del workflow. Non dimostra che il risultato sia corretto.

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Quando usare DeepAgents

DeepAgents può essere utile per:
  • Progetti con diversi passaggi dipendenti
  • Lavori che producono o modificano più file
  • Analisi che richiedono ipotesi visibili e controlli intermedi
  • Richieste lunghe che traggono vantaggio da un elenco di attività aggiornato
  • Workflow in cui le persone devono esaminare le azioni proposte
La chat standard può essere più semplice per una domanda diretta, una breve riscrittura o un’altra attività che non richiede uno spazio di lavoro.

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Come formulare una buona richiesta per un DeepAgent

Includi:
  • Il risultato richiesto e il pubblico destinatario
  • Gli input e il materiale che costituisce la fonte di verità
  • Vincoli, esclusioni e criteri di qualità
  • Strumenti e azioni consentiti
  • Nomi file o formati di output richiesti
  • Azioni che richiedono approvazione
  • Una definizione di completamento
Esempio: 
Analizza il file CSV allegato e prepara un report verificabile.

Crea attività per l'ispezione, la pulizia, l'analisi, la convalida
dei dati e la stesura del report.
Mantieni invariato il file di origine.
Registra ogni trasformazione in un file separato.
Chiedi l'approvazione prima di eseguire codice che scrive nuovi file di output.
Non inviare dati a servizi esterni.
Il lavoro è completo quando i totali sono riconciliati e il report elenca le ipotesi.

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Human-in-the-loop

Usa la revisione umana per le azioni sensibili, irreversibili, visibili all’esterno o costose. Alcuni esempi:
  • Inviare messaggi o pubblicare contenuti
  • Modificare record o autorizzazioni
  • Eseguire codice sconosciuto
  • Usare dati privati con un servizio esterno
  • Avviare acquisti, pagamenti o distribuzioni
Il sistema human-in-the-loop riduce il rischio, ma non rende un’azione sicura di per sé. Il revisore deve comunque disporre di un contesto sufficiente per comprendere la proposta.

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Pratiche consigliate per lo spazio di lavoro

  • Mantieni gli input originali separati dai file generati.
  • Usa nomi file descrittivi.
  • Registra ipotesi e decisioni.
  • Esamina il codice generato prima di eseguirlo.
  • Scarica o conserva gli output importanti in conformità alla tua policy sui dati.
  • Verifica il comportamento e la conservazione dello spazio di lavoro per il workflow specifico.
Concedi solo gli strumenti e le autorizzazioni necessari per l’attività. Un prompt di sistema non costituisce un limite di controllo degli accessi.

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