deep-research

deep-research 是由 GitHub 用户 dzhng 开发的开源 AI 研究代理工具，通过整合搜索引擎、网页内容提取与大型语言模型（LLM），支持对任意主题开展多轮、结构化的深度研究。项目代码精简，总行数控制在 500 行以内，注重可读性与可扩展性，便于开发者理解、修改或集成到其他系统中。

deep-research官网入口网址：github.com

核心功能

• 动态研究路径规划：根据用户输入的研究目标，自动生成并优化搜索关键词，通过调节广度（3–10）与深度（1–5）参数，灵活控制信息采集的覆盖范围与探索层级。
• 多源内容获取：默认集成 Firecrawl API 用于高精度网页内容提取，同时支持用户部署自有爬虫服务，提升数据抓取的自主性与适应性。
• 迭代式认知推进：研究过程采用多轮递进机制，代理在每一轮分析后评估已有信息，动态调整后续搜索策略，逐步聚焦关键问题。
• 结构化报告输出：研究完成后自动生成 Markdown 格式的综合报告，包含核心发现、原始链接引用及逻辑推演过程，便于复现与验证。
• 多模型兼容架构：支持多种主流大语言模型，包括 OpenAI GPT 系列、DeepSeek R1 等，用户可根据实际需求切换推理引擎。

该工具适用于学术综述撰写、技术趋势研判、市场竞品分析、医学证据追踪等需要系统性信息整合的场景。项目提供本地运行脚本及 Docker 镜像，部署方式灵活，对硬件资源要求较低。作为轻量级开源方案，deep-research 为研究人员与开发者提供了一种透明、可控且高效的自动化研究辅助手段，在 deep-research 中被列为值得关注的智能研究工具之一。