deep-research快速上手指南：5分钟搭建智能研究助手环境

【免费下载链接】deep-research An AI-powered research assistant that performs iterative, deep research on any topic by combining search engines, web scraping, and large language models. The goal of this repo is to provide the simplest implementation of a deep research agent - e.g. an agent that can refine its research direction overtime and deep dive into a topic. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/deeprese/deep-research

想要在5分钟内搭建一个强大的AI研究助手吗？deep-research正是你需要的终极工具！这个开源项目利用人工智能技术，结合搜索引擎和网页抓取功能，为任何主题执行迭代式的深度研究。无论你是学生、研究人员还是内容创作者，这个智能研究助手都能帮你快速获取全面的信息。

🚀 快速安装步骤

方法一：Node.js环境部署（推荐）

1. 克隆项目仓库

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/deeprese/deep-research
cd deep-research

2. 安装依赖

npm install

3. 配置环境变量 创建 .env.local 文件并添加以下内容：

FIRECRAWL_KEY="your_firecrawl_key"
OPENAI_KEY="your_openai_key"

方法二：Docker容器部署

对于喜欢容器化部署的用户，项目提供了完整的Docker支持：

docker compose up -d

🔧 核心功能配置

API密钥获取

deep-research需要两个关键的API服务：

• Firecrawl API：用于网络搜索和内容提取
• OpenAI API：用于o3 mini模型推理

环境变量详解

在 src/deep-research.ts 中，你可以找到完整的配置选项：

# 基础配置
FIRECRAWL_KEY="your_firecrawl_key"
OPENAI_KEY="your_openai_key"

# 高级配置（可选）
FIRECRAWL_BASE_URL="http://localhost:3002"
CONCURRENCY_LIMIT=2

🎯 智能研究流程

deep-research采用独特的迭代式研究算法：

1. 初始查询生成 - 基于用户问题创建多个搜索查询
2. 结果处理 - 提取关键学习点和发现
3. 深度探索 - 根据发现生成新的研究方向
4. 报告生成 - 编译完整的研究报告

运行研究助手

启动研究过程非常简单：

npm start

系统会引导你：

• 输入研究问题
• 设置研究广度（推荐3-10）
• 设置研究深度（推荐1-5）
• 回答跟进问题以优化研究方向

⚡ 性能优化技巧

并发控制

根据你的API配额，可以调整并发限制：

# 付费用户可提高并发
CONCURRENCY_LIMIT=5

# 免费用户建议降低并发
CONCURRENCY_LIMIT=1

本地LLM支持

想要使用本地模型？只需注释掉 OPENAI_KEY 并启用：

OPENAI_ENDPOINT="http://localhost:1234/v1"
OPENAI_MODEL="your_local_model"

📊 研究成果输出

研究完成后，系统会生成详细的Markdown报告：

• 完整研究报告：保存为 report.md
• 简洁答案：保存为 answer.md

报告包含所有学习点、关键发现和完整的来源引用，确保信息的可靠性和可追溯性。

🎉 开始你的深度研究之旅

现在你已经掌握了deep-research的快速部署方法，立即开始使用这个强大的智能研究助手吧！无论是学术研究、市场分析还是内容创作，它都能为你提供深度、全面的信息支持。

记住，深度研究的关键在于迭代 - 每个发现都会开启新的研究方向，让你的研究不断深入和扩展。

【免费下载链接】deep-research An AI-powered research assistant that performs iterative, deep research on any topic by combining search engines, web scraping, and large language models. The goal of this repo is to provide the simplest implementation of a deep research agent - e.g. an agent that can refine its research direction overtime and deep dive into a topic. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/deeprese/deep-research