deep-research

一个由人工智能驱动的研究助手,通过结合搜索引擎、网页抓取和大型语言模型,对任何主题进行迭代、深入的研究。

收录时间:
2025-03-16
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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:https://github.com/dzhng/deep-research

deep-research插图

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 千流导航 中被列为值得关注的智能研究工具之一。

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