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LangChain deepagents를 위한 퍼턴 기술 여정

deepagents에 대한 드롭 인 교체 SkillsMiddleware : 각 사용자마다 빠른 판단이 SKILL.md 기술을 결정합니다. 필요, 그리고 그만 로드, 그래서 수백의 카탈로그는 프롬프트에서 유지. 어떤 판단을 가져다: a 호스팅 모델, 각자 호스팅 된 것, 또는 일반 규칙. 용 어댑터 Jev는 포함되어 있습니다.

113.0k → 25.8k 입력 토큰 당 회전 당 236-skill 카탈로그, 에이전트 88%에 대한 질문의 90 %를 대답하여 전체 카탈로그 빠른. benchmark &rarr를 보십시오;

빠른 시작 · 어떻게 작동 · 당신의 자신의 판단 · 결과 · FAQ · 문서

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왜 기술 대패

deepagents lists 모든 기술 이름 및 설명에 모든 모델 호출에 시스템 프롬프트. 훌륭한 기술로. 수백, 목록 통화당 수천 개의 토큰을 가져 와서 모델은 군중에서 올바른 절차를 선택해야합니다. 비슷한 것들.

Skill Router는 build-in SkillsMiddleware를 대신하여 per user turn를 결정합니다.

• 턴이 필요한 것만. 자신감 있는 선택은 그것의 지시로 적재됩니다. 픽업을 할 때,

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Why Skill Router

deepagents lists every skill’s name and description in the system prompt on every model call. With a handful of skills that is fine. With hundreds, the list takes tens of thousands of tokens per call, and the model has to pick the right procedure from a crowd of similar ones.

Skill Router replaces the built-in SkillsMiddleware with one that decides per user turn:

• Only what the turn needs. A confident pick is loaded with its instructions. When the pick is unsure,