Using Claude Code to Run Deep Research

A walkthrough of building a multi-agent deep research system using Claude Code and the Claude Agent SDK. The architecture uses a manager-worker pattern with three agent types: a Lead Agent that decomposes queries and delegates via a Task tool, parallel Researcher agents that perform web searches and write findings to disk, and a Report Writer that synthesizes all notes into a final report. Agents coordinate through a shared file system rather than direct messaging, enabling context isolation and persistent memory across subagents. The post includes a Python code example, compares the approach to LangChain and OpenAI function-calling, and claims a 90% performance improvement over single-agent systems through parallelism and task specialization.

Nguồn: https://blog.promptlayer.com/using-claude-code-to-run-deep-research. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.

Đề xuất cho bạn

PromptLayer Blog1 Hot5 phút5 giờ trướcAI

Top 5 Chinese LLMs: The Models Powering China’s AI Surge in 2024–25

Năm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hàng đầu của Trung Quốc nổi bật giai đoạn 2024–2026 gồm DeepSeek R1 (671B MoE, cấp phép MIT, mạnh về toán/lập trình), Alibaba Qwen-3 (235B MoE với chế độ hybrid/fast), Baidu ERNIE 4.5 & X1 (đa phương tiện và agentic), Huawei PanGu-Σ/5.0 (hơn nghìn tỷ tham số, phục vụ công nghiệp), và Zhipu GLM-4.5 (hơn 355B MoE, top 3 toàn cầu về benchmark). Chúng thể hiện ưu thế về hiệu quả MoE, khả năng agentic, mã nguồn mở và giá thành thấp hơn đáng kể so với các đối thủ phương Tây.

Nếu bạn là lập trình viên muốn tối ưu hóa hiệu suất phát triển, hiểu về các công nghệ tiên tiến trong AI và tìm kiếm giải pháp hiệu quả về chi phí cho dự án của mình, bài viết này sẽ cung cấp những kiến thức về các mô hình ngôn ngữ lớn của Trung Quốc đang định hình tương lai công nghệ.