Agente de investigacion profunda con subagentes
Orquesta multiples especialistas de IA para investigar cualquier tema en profundidad
El Problema
Construir un agente de investigacion capaz de descomponer temas complejos en subtareas, buscar en la web y sintetizar hallazgos requiere coordinar multiples especialistas — buscadores, analistas, redactores — manteniendo el contexto entre todos ellos.
La Solución
Deep Agents ofrece delegacion integrada a subagentes mediante la herramienta `task`, integracion con busqueda web y gestion automatica del contexto. Define subagentes especializados, asignales herramientas, y el orquestador se encarga de la coordinacion, el aislamiento de contexto y la agregacion de resultados.
Código funcional
from deepagents import create_deep_agentfrom langchain.chat_models import init_chat_modelfrom langchain_core.tools import tool
@tooldef web_search(query: str, max_results: int = 5) -> dict: """Search the web for current information.""" from tavily import TavilyClient client = TavilyClient() return client.search(query, max_results=max_results)
research_sub_agent = { "name": "researcher", "description": "Delegate research to a specialist sub-agent.", "system_prompt": "You are a research specialist. Search thoroughly and synthesize findings.", "tools": [web_search],}
agent = create_deep_agent( model=init_chat_model("anthropic:claude-sonnet-4-5-20250929"), tools=[web_search], system_prompt="You are a research orchestrator. Break complex topics into sub-tasks and delegate to researchers.", subagents=[research_sub_agent],)
result = agent.invoke({"messages": [("user", "Research the latest advances in AI agent architectures")]})Paso a paso
Instalacion y configuracion
Instala deepagents con `pip install deepagents` y configura tus claves API para Anthropic y Tavily (busqueda web).
Definir herramientas de busqueda
Crea una herramienta `web_search` usando Tavily que el agente y los subagentes puedan usar para encontrar informacion actual sobre cualquier tema.
Crear subagentes
Define subagentes especializados como diccionarios con nombre, descripcion, prompt de sistema y herramientas. El orquestador les delegara tareas automaticamente mediante la herramienta `task`.
Ejecutar el orquestador
Invoca al agente con tu pregunta de investigacion. Planificara subtareas, las delegara a los investigadores, recopilara resultados y sintetizara todo en una respuesta completa.
Casos de uso relacionados
Agente Text-to-SQL con memoria
Construye un agente que convierte preguntas en lenguaje natural a consultas SQL, explora esquemas de bases de datos y aprende de interacciones anteriores mediante memoria persistente respaldada por el sistema de archivos.
Agente de generacion de contenido con creacion de imagenes
Construye un pipeline de contenido multiagente que investiga temas, escribe publicaciones de blog siguiendo las directrices de marca y genera imagenes de portada — todo orquestado por un unico agente con subagentes y herramientas personalizadas.
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