Deep agent-ləri anlamaq

Kitab boyunca Claude Code-u hazır alət kimi öyrəndik. Son fəsil sualı tərsinə çevirir: Claude Code-u bu qədər təsirli edən nədir və eyni prinsiplərlə öz agent-inizi necə qurarsınız? Cavab tool-ların sayında və ya model-in ölçüsündə deyil. Cavab architecture-dadır və bu architecture-in artıq adı var: deep agent.

Dayaz agent-lərin problemi

Klassik tool-calling agent sadədir: model tool çağırır, nəticə qayıdır, model yenidən çağırır, cavab verir. Bu, bir-iki addımlıq tapşırıqlar üçün kifayətdir: "hava necədir", "bu faylı xülasə et". Amma "bu repository-də flaky test-lərin səbəbini tap və düzəlt" kimi tapşırıqda eyni loop dağılır. Agent nə etdiyini unudur, context dolur, araşdırma ilə icra qarışır, böyük tapşırıq kiçiklərə bölünmür. Belə agent-lərə dayaz demək olar: loop var, amma dərinlik yoxdur.

Claude Code eyni loop üzərində qurulub, amma uzun, çoxaddımlı tapşırıqlarda işləyir. Fərqi yaradan dörd struktur elementidir və bu dörd element birlikdə deep agent-i təşkil edir.

Dörd sütun

Planning tool. Agent-in işin əvvəlində addımların siyahısını yazdığı və iş boyunca yenilədiyi tool. Claude Code-da bunu task list kimi görürsünüz: tapşırıq başlayanda agent addımları yazır, hər birini bitirdikcə işarələyir. Bu tool-un maraqlı tərəfi odur ki, çox vaxt heç nə "etmir": siyahı sadəcə context-də dayanır. Amma context-də dayanması kifayətdir, çünki model hər növbədə onu yenidən oxuyur və tapşırığın hara getdiyini xatırlayır. Planning tool context engineering alətidir: uzun tapşırığın məqsədini context-in sonunda, modelin ən yaxşı gördüyü yerdə saxlayır.

Subagent-lər. Araşdırmanı ayrı context-də aparıb yalnız nəticəni qaytaran işçilər. 7-ci fəsildə gördüyümüz mexanizm: əsas agent-in context-i on faylın məzmunu ilə yox, bir cümləlik nəticə ilə dolur. Deep agent-də subagent-lər tool kimi təqdim olunur: əsas model "bu alt-tapşırığı araşdır" çağırışı edir, harness yeni context ilə ikinci loop işə salır.

File system. Agent-in oxuyub yaza bildiyi fayllar: planı, aralıq nəticələri, uzun tool çıxışlarını saxlamaq üçün. Fayl sistemi context-in əksidir: context keçici və məhduddur, fayl daimi və böyükdür. Böyük tool nəticəsi context-ə yox, fayla yazılır, model lazım olanda hissə-hissə oxuyur. 10-cu fəsildəki memory/ qovluğu bu prinsipin əl ilə qurulmuş formasıdır.

Ətraflı system prompt. Claude Code-un system prompt-u sadə "sən faydalı coding assistant-san" cümləsi deyil; tool-ların nə vaxt istifadə olunacağını, planlaşdırmanı, nə vaxt subagent çağırmağı, nəticəni necə yoxlamağı izah edən uzun təlimatdır. Deep agent framework-ləri bu prompt-u hazır verir və üstünə sizin domain təlimatınızı əlavə edir.

Sütun	Claude Code-da	Həll etdiyi problem
Planning tool	Task list	Uzun tapşırıqda məqsədi itirmək
Subagent-lər	Agent tool	Araşdırmanın context-i doldurması
File system	Read, Write, Edit	Context-in keçici və məhdud olması
System prompt	Harness-in daxili prompt-u	Tool-ları necə və nə vaxt işlətmək

Dörd sütunun heç biri yeni model qabiliyyəti deyil; hamısı harness-in işidir. 2-ci fəsildəki fikir burada tam görünür: eyni model dayaz harness-də dayaz, deep harness-də dərin işləyir.

`deepagents` kitabxanası

LangChain-in deepagents paketi bu architecture-i hazır verir. Python-da agent bir çağırışla yaranır:

from deepagents import create_deep_agent

agent = create_deep_agent(
    model="claude-sonnet-5-5",
    tools=[search_docs, run_tests],
    system_prompt="Sən relnotes layihəsinin test mühəndisisən. ...",
    subagents=[
        {
            "name": "researcher",
            "description": "Kod bazasında səbəb-nəticə araşdırması aparır",
            "system_prompt": "Yalnız oxu, dəyişmə. Nəticəni qısa hesabat kimi qaytar.",
            "tools": [search_docs],
        }
    ],
)

result = agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "Flaky test-lərin səbəbini tap"}]})

Bu agent-də dörd sütunun hamısı var: planning tool avtomatik qoşulur, fayl sistemi tool-ları, yəni ls, read_file, write_file, edit_file, hazırdır, subagents siyahısı ayrı context-li işçiləri təyin edir, ətraflı system prompt isə sizin mətninizin üstünə əlavə olunur. Default fayl sistemi virtualdır, yəni agent-in state-ində yaşayır; real disk, cloud storage və ya sandbox üçün ayrı backend seçilir. Bu seçim təhlükəsizlik qərarıdır: istehsalat agent-i istifadəçinin real fayl sisteminə birbaşa yazmamalıdır.

Kitabxana funksionallığı middleware qatları kimi təşkil edir: planning, fayl sistemi, subagent-lər, context dolanda avtomatik xülasə, prompt caching, hər biri ayrı qatdır və söndürülə, dəyişdirilə bilər. Bu dizayn Claude Code-un harness-inə baxış kimidir: içəridə nə olduğunu görür və lazım olanda öz qatınızı əlavə edirsiniz.

Claude Code ilə müqayisə

Deep agent Claude Code-un surəti deyil; eyni prinsiplərin ümumi formasıdır. Fərqlər faydalıdır:

Mühit. Claude Code developer-in terminalı və real repository üçün qurulub. Deep agent istənilən domain üçündür: araşdırma, müştəri dəstəyi, data emalı. Fayl sistemi orada real kod yox, agent-in iş sənədləridir.
Tool-lar. Claude Code-un tool-ları kod işi üçün optimallaşdırılıb. Deep agent-də tool-ları siz verirsiniz; sütunlar isə dəyişmir.
İnsan nöqtəsi. Claude Code-da permission sistemi hər addımda insanı dövrə qata bilir. Deep agent-də bunu özünüz qurursunuz: hansı tool çağırışları təsdiq tələb edir, hansılar sərbəstdir.
Deployment. Claude Code lokal alətdir; deep agent server-də işləyən service-dir: state-i saxlamaq, session-ları ayırmaq, xərci ölçmək sizin işinizdir.

Nə vaxt hansını seçmək? Developer-in əli altında işləyən, kod yazan agent üçün Claude Code və onun Agent SDK-sı. Öz məhsulunuzun içində, fərqli domain-də, öz tool-larınızla işləyən agent üçün deep agent framework-ü. Hər iki halda dizayn sualları eynidir və bu kitab boyunca cavablandırılıb: context-ə nə girir, araşdırma haraya gedir, plan harada yaşayır, insan harada dayanır.

Deep agent-də context engineering

Dörd sütun context problemini azaldır, aradan qaldırmır. Uzun tapşırıqda deep agent-in context-i də dolur və framework bunun üçün ayrıca mexanizmlər verir. Birincisi, böyük tool nəticələrinin fayla köçürülməsi: on min sətirlik çıxış context-ə yox, fayla yazılır, model-ə isə faylın yolu və ilk bir neçə sətir göstərilir. İkincisi, tarixçənin avtomatik xülasəsi: context müəyyən həddə çatanda köhnə mesajlar xülasə ilə əvəz olunur, Claude Code-un auto-compaction-ı kimi. Üçüncüsü, prompt caching: sabit prefiks, yəni system prompt və tool tərifləri, cache-lənir ki, hər iterasiya tam qiymətə getməsin.

Bu mexanizmlərin hamısı birinci fəsildən tanışdır. Fərq ondadır ki, Claude Code-da onlar harness-in içində hazırdır, deep agent-də isə siz onları qoşur, həddi seçir və nəticəni ölçürsünüz. Öz agent-inizi quranda ilk suallar həmişə eynidir: context-ə nə girir, nə vaxt xülasə olunur, böyük nəticə haraya gedir.

Dörd sütunu nə vaxt tam istifadə etməmək

Deep agent architecture-i hər tapşırıq üçün deyil. Bir-iki tool çağırışı ilə bitən iş üçün planning tool artıq addımdır; subagent-lər yalnız araşdırma həcmi əsas context-i dolduranda dəyər verir; fayl sistemi qısa tapşırıqda istifadə olunmur. Dayaz agent sadə iş üçün düzgün seçimdir və onu dərin etmək yalnız gecikmə və xərc artırır.

Keçid nöqtəsi müşahidə ilə tapılır. Agent tapşırığın ortasında məqsədi itirirsə, planning tool lazımdır. Context araşdırma ilə dolub keyfiyyət düşürsə, subagent lazımdır. Eyni böyük nəticə dəfələrlə context-ə yüklənirsə, fayl sistemi lazımdır. Claude Code bu dördünü hazır verdiyi üçün developer-in bu qərarı düşünməsinə ehtiyac qalmır; öz agent-inizdə isə qərar sizindir və onu simptomlara görə vermək lazımdır.

Bu kitabdan sonra

Kitab context engineering ilə başladı və deep agent-lərlə bitir; arada Claude Code-un bütün genişlənmə mexanizmlərini keçdik. Bu mexanizmlərin hamısı bir cümləyə sığır: agent-in gördüyü context-i və edə bildiyi hərəkətləri şüurlu dizayn etmək. Alətlər dəyişəcək, command-ların adları və konfiqurasiya formatları yenilənəcək; bu prinsip qalacaq.

Davam etmək üçün ən yaxşı yol öz layihənizdə addım-addım tətbiqdir: əvvəlcə CLAUDE.md və permission qaydaları, sonra bir-iki hook və skill, sonra subagent-lər və CI inteqrasiyası. Hər addımda /context ilə ölçün və nəticəni review edin. Agent nə qədər bacarıqlı olsa da, son qərar və məsuliyyət mühəndisindir.

Tapşırıqlar

Claude Code-un bir session-ını dörd sütun baxımından təhlil edin: agent nə vaxt plan yazdı, nə vaxt subagent çağırdı, nə vaxt fayla yazıb sonra oxudu? Hansı sütun ən az istifadə olundu və bu, tapşırığın təbiətindən irəli gəlirdi?
deepagents ilə kiçik bir agent qurun: məqsədi layihənizin test log-larını oxuyub uğursuzluqların xülasəsini fayla yazmaq olsun. Fayl sistemi üçün virtual backend seçin və agent-in yazdığı faylları yoxlayın.
Öz layihənizin bir workflow-u üçün, məsələn gündəlik dependency yoxlaması, Claude Agent SDK və deep agent framework-ü arasında seçim edin. Qərarınızı dörd meyarla əsaslandırın: mühit, tool-lar, insan nöqtəsi, deployment.