OpenDeepResearcher，信息搜索和研究報(bào)告的自動化生成，用戶只需提供一個(gè)主題，該系統(tǒng)便會進(jìn)行深入的研究，進(jìn)行異步處理，過濾掉重復(fù)的內(nèi)容，用LLM評估網(wǎng)頁相關(guān)性并提取關(guān)鍵信息，最終返回一份綜合報(bào)告。

OpenDeepResearcher主要功能

• 自動信息搜索：該系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的查詢持續(xù)搜索相關(guān)信息，直到系統(tǒng)對結(jié)果的信心達(dá)到一定水平。

• 迭代研究循環(huán)：系統(tǒng)會迭代地優(yōu)化搜索查詢，直到不再需要進(jìn)一步的查詢。

• 異步處理：搜索、網(wǎng)頁獲取、評估和上下文提取是并行進(jìn)行的，以提高速度。

• 重復(fù)過濾：在每輪中聚合和去重鏈接，確保同一鏈接不會被重復(fù)處理。

• 基于LLM的決策：使用大型語言模型（LLM）生成新的搜索查詢，決定頁面的有用性，提取相關(guān)上下文，并生成最終的綜合報(bào)告。

• 集成高級搜索技術(shù)：OpenDeepResearcher結(jié)合了SERPAPI、Jinaai、Google Gemini AI模型等，執(zhí)行復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)搜索，不僅能檢索信息，還能深入分析網(wǎng)頁內(nèi)容，提供更全面的搜索結(jié)果。

• 迭代搜索與優(yōu)化：與傳統(tǒng)的搜索引擎不同，OpenDeepResearcher能夠根據(jù)初步搜索結(jié)果迭代優(yōu)化查詢，確保獲取的信息更加精準(zhǔn)和全面，這一過程類似于人類的研究方法。

• 自適應(yīng)模型選擇：雖然OpenAI的Deep Research可能依賴特定的模型（如O3-Mini），OpenDeepResearcher提供了靈活性，允許用戶選擇或切換不同的AI模型，包括但不限于gpt-4o，以及來自Anthetic、Cohere等公司的模型，以適應(yīng)不同的研究需求。

• 報(bào)告生成與定制：OpenDeepResearcher能夠整合收集到的信息，生成結(jié)構(gòu)化的報(bào)告，支持PDF、Word等多種格式，使得研究成果易于分享和理解。用戶還可以定制報(bào)告的格式和內(nèi)容深度。

OpenDeepResearcher使用場景

• 學(xué)術(shù)與商業(yè)研究：對于需要快速綜述大量文獻(xiàn)的學(xué)者或市場分析師，OpenDeepResearcher可以顯著提高效率，減少手動搜索和整理信息的時(shí)間。

• 內(nèi)容創(chuàng)作與知識管理：內(nèi)容創(chuàng)作者和知識管理團(tuán)隊(duì)可以利用它快速生成背景資料，輔助內(nèi)容規(guī)劃和編寫。

• 教育與培訓(xùn)：在教育領(lǐng)域，它可以幫助快速準(zhǔn)備課程材料，進(jìn)行案例研究的初步調(diào)研。

GitHub 倉庫：https://github.com/mshumer/OpenDeepResearcher