GitHub 热门项目：open_deep_research

GitHub 项目：open_deep_research 仓库地址：https://github.com/langchain-ai/open_deep_research 星级：11501 | 作者：langchain-ai 项目描述：暂无描述 =================================================== 自述文件内容： # ? 开放深度研究 深度研究已成为最流行的代理应用程序之一。这是一个简单、可配置、完全开源的深度研究代理，可跨许多模型提供者、搜索工具和 MCP 服务器工作。它的性能与许多流行的深度研究代理相当（[参见 Deep Research Bench 排行榜](https://huggingface.co/spaces/Ayanami0730/DeepResearch-Leaderboard)）。 ### ? 最近更新 **2025 年 8 月 14 日**：请参阅我们关于构建开放式深度研究的免费课程[此处](https://academy.langchain.com/courses/deep-research-with-langgraph)（以及课程存储库[此处](https://github.com/langchain-ai/deep_research_from_scratch)）。 **2025 年 8 月 7 日**：添加了 GPT-5 并更新了 Deep Research Bench 评估和 GPT-5 结果。 **2025 年 8 月 2 日**：在 [Deep Research Bench Leaderboard](https://huggingface.co/spaces/Ayanami0730/DeepResearch-Leaderboard) 上排名第 6，总分 0.4344。 **2025 年 7 月 30 日**：在我们的[博客文章](https://rlancemartin.github.io/2025/07/30/bitter_lesson/) 中了解从原始实现到当前版本的演变。 **2025 年 7 月 16 日**：在我们的[博客](https://blog.langchain.com/open-deep-research/)中阅读更多内容并观看我们的[视频](https://www.youtube.com/watch?v=agGiWUpxkhg)以快速了解。 ### ? 快速入门 1. 克隆存储库并激活虚拟环境： ````bash git 克隆 https://github.com/langchain-ai/open_deep_research.git cd open_deep_research 紫外线 source .venv/bin/activate # 在 Windows 上：.venv\Scripts\activate ```` 2.安装依赖项： ````bash 紫外同步 # 或 uv pip install -r pyproject.toml ```` 3. 设置 `.env` 文件以自定义环境变量（用于模型选择、搜索工具和其他配置设置）： ````bash cp .env.example .env ```` 4. 在本地启动具有 LangGraph 服务器的代理： ````bash # 安装依赖项并启动 LangGraph 服务器 uvx --refresh --from "langgraph-cli[inmem]" --with-editable 。 --python 3.11 langgraph dev --allow-blocking ```` 这将在浏览器中打开 LangGraph Studio UI。 ```` - ? API：http://127.0.0.1:2024 - ? Studio 用户界面：https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024 - ? API 文档：http://127.0.0.1:2024/docs ```` 在“消息”输入字段中提出问题，然后单击“提交”。在“管理助手”选项卡中选择不同的配置。 ### ⚙️ 配置 #### 法学硕士：大脑： Open Deep Research 通过 [init_chat_model() API](https://python.langchain.com/docs/how_to/chat_models_universal_init/) 支持各种 LLM 提供商。它使用法学硕士来完成一些不同的任务。请参阅 [configuration.py](https://