Les agents profonds représentent une avancée significative dans le domaine de l'intelligence artificielle, permettant de surmonter les limitations des agents superficiels qui échouent souvent dans la planification et l'exécution de tâches complexes sur de longues périodes. Ces agents profonds, illustrés par des applications comme Deep Research, Manus et Claude Code, se caractérisent par quatre éléments clés : un outil de planification, des sous-agents, un accès à un système de fichiers et un prompt système détaillé. Ces composants permettent aux agents de se concentrer sur des tâches spécifiques, de gérer le contexte et de collaborer efficacement, ce qui les rend particulièrement adaptés à des domaines tels que la recherche et le codage asynchrone. Les prompts systèmes détaillés, par exemple, contiennent des instructions précises et des exemples de comportement, essentiels pour guider les agents dans des situations complexes. De plus, l'utilisation d'outils de planification, même simples, aide à maintenir les agents sur la bonne voie, tandis que les sous-agents permettent de diviser les tâches et de les exécuter de manière plus efficace. Enfin, l'accès à un système de fichiers permet aux agents de stocker et de récupérer des informations, facilitant ainsi la gestion du contexte accumulé au fil du temps. Pour rendre ces technologies accessibles, un package open source appelé deepagents a été développé, permettant aux utilisateurs de créer facilement leurs propres agents profonds personnalisés. Ce package inclut des composants prédéfinis inspirés des caractéristiques des agents profonds, tels qu'un prompt système général, un outil de planification, la capacité de créer des sous-agents et un système de fichiers virtuel. Les utilisateurs peuvent ainsi créer leurs propres agents profonds en fournissant des prompts, des outils et des sous-agents personnalisés.