DeepResearchAgent

DeepResearchAgent是SkyworkAI开发的一款开源AI工具，专注于自动化深度研究。它通过结合搜索引擎、网页抓取和大型语言模型（LLM），帮助用户快速生成详细的研究报告。用户只需输入研究主题或问题，工具就能自动搜索、提取信息并整理成结构化的报告。项目托管在GitHub，面向开发者、研究人员和内容创作者，提供灵活的定制和本地运行支持。DeepResearchAgent强调隐私保护，支持本地部署，适合需要高效分析复杂主题的用户。

功能列表

• 自动化研究：根据用户输入的主题或问题，自动搜索并提取相关网页内容。
• 智能内容提取：利用网页抓取技术，精准提取网页中的关键信息。
• 报告生成：将搜索结果整理为结构化的研究报告，包含引用和格式化内容。
• 本地运行支持：可在用户本地环境运行，保护数据隐私。
• 多种LLM支持：兼容OpenAI、Anthropic、Deepseek等多种语言模型。
• 灵活交互：支持函数调用和非函数调用模式的LLM交互。
• 开源定制：提供完整源代码，允许用户根据需求修改和扩展功能。

使用帮助

安装流程

DeepResearchAgent需要在本地环境安装并配置。以下是详细的安装步骤，适用于熟悉Python和Docker的用户。

1. 准备环境
   确保系统已安装Python 3.10和Docker。Python用于运行核心程序，Docker用于容器化环境以确保一致性。
   • 检查Python版本：运行python --version，确认版本为3.10或更高。
   • 安装Docker：访问Docker官网下载并安装。
2. 克隆仓库
   使用Git克隆DeepResearchAgent的代码库到本地：

   git clone https://github.com/SkyworkAI/DeepResearchAgent.git
   cd DeepResearchAgent
   

3. 创建Python环境
   使用Conda创建并激活虚拟环境，以隔离项目依赖：

   conda create -n deep_research python=3.10
   conda activate deep_research
   

4. 安装依赖
   在项目根目录下，安装必要的Python依赖：

   pip install -e .
   

   这会安装项目所需的核心库，包括网页抓取工具和LLM接口支持。

5. 配置Docker环境
   DeepResearchAgent使用Docker容器化交互环境，无需手动拉取镜像，程序会自动根据设备架构选择合适的镜像。用户需创建.env文件配置LLM的API密钥：
   • 复制.env.template为.env：

     cp .env.template .env
     

   • 编辑.env文件，填入所需LLM的API密钥（如OpenAI、Deepseek等）。并非所有API密钥都必须填写，只需配置你计划使用的模型。
6. 启动程序
   运行以下命令启动DeepResearchAgent：

   auto deep-research
   

   这将启动工具，进入交互模式，准备接受用户输入。

功能操作流程

1. 自动化研究

用户启动工具后，可输入研究主题或具体问题。例如，输入“人工智能在医疗领域的应用”，工具会自动通过搜索引擎查找相关信息。DeepResearchAgent会调用内置的网页抓取模块，访问并提取网页中的文本、表格或其他结构化数据。用户无需手动指定搜索关键词，工具会通过LLM优化查询，找到高质量的来源。

2. 内容提取与整理

提取的信息会经过LLM处理，筛选出与主题最相关的部分。工具会自动去除广告、导航栏等无关内容，确保输出信息准确。用户可选择是否保留原始网页链接作为引用。提取完成后，信息被整理为段落、列表或表格，生成初步报告。

3. 报告生成

DeepResearchAgent支持生成结构化报告，包含引言、主要内容和参考文献。用户可在启动时通过命令行参数指定报告格式，例如Markdown或PDF。生成报告后，工具会自动保存到指定目录，方便用户后续编辑或分享。报告内容逻辑清晰，引用格式规范，适合学术或专业场景。

4. 本地运行与隐私保护

所有数据处理都在本地完成，无需上传到云端。用户可通过修改代码自定义数据处理逻辑，例如调整搜索范围或优化报告结构。开源代码支持开发者添加新功能，如支持更多LLM或集成其他数据源。

5. 兼容多种LLM

DeepResearchAgent支持多种主流LLM，用户可在.env文件中配置API密钥。工具会根据配置自动选择模型处理任务。推荐的模型包括Deepseek和Grok，性能稳定且成本较低。用户也可通过修改代码支持自定义模型。

6. 命令行操作

启动后，用户可通过命令行交互。例如，运行auto deep-research --topic "区块链技术"将针对区块链技术生成报告。更多参数可在官方文档中查看，例如设置报告语言或搜索深度。

注意事项

• 确保网络连接稳定，以便工具访问搜索引擎和网页。
• 配置API密钥时，检查模型是否需要额外付费（如OpenAI的GPT-4）。
• 本地运行需要至少8GB内存和4核CPU，以保证流畅处理复杂任务。
• 定期检查GitHub仓库更新，以获取最新功能和修复。

应用场景

1. 学术研究
   研究人员可使用DeepResearchAgent快速收集某一领域的最新文献和信息。例如，输入“量子计算最新进展”，工具会自动抓取学术网站、新闻和博客，生成包含关键发现和引用的报告。
2. 内容创作
   博客作者或记者可利用工具快速生成背景资料。例如，撰写关于“可再生能源趋势”的文章时，输入主题后即可获得结构化的市场分析和数据。
3. 商业分析
   企业用户可研究市场动态或竞争对手信息。例如，输入“2025年电动车市场”，工具会整理出行业报告、销量数据和趋势预测。
4. 开发者定制
   开发者可基于开源代码开发定制化研究工具。例如，添加特定数据库接口，生成针对行业的深度报告。

QA

1. DeepResearchAgent是否需要联网？
   是的，工具需要联网以访问搜索引擎和网页内容。但数据处理和报告生成在本地完成，保护用户隐私。
2. 支持哪些语言的报告？
   当前支持中文、英文等多种语言报告，具体语言取决于使用的LLM。用户可在配置中指定输出语言。
3. 如何优化搜索结果质量？
   在输入主题时尽量具体，例如“2025年AI芯片市场”比“AI芯片”更精准。用户也可通过代码调整搜索参数。
4. 是否需要编程经验？
   基本使用无需编程，命令行操作即可。但自定义功能需要Python和Git基础。