OpenDeepResearcher

OpenDeepResearcher 是一款开源的 AI 研究工具，旨在提升用户在复杂信息查询和分析任务中的效率。该工具通过迭代搜索与推理机制，自动从网络中提取相关数据并生成综合报告。支持异步处理，显著提升运行效率，并具备去重功能，防止重复处理相同内容。用户只需输入研究主题，系统即可自主完成搜索、评估、信息提取及报告生成等全过程。该工具适用于金融、科学、政策和工程等多个领域，为研究人员提供了一种经济高效的信息处理方案。

主要功能

• 迭代研究循环：根据用户提供的研究主题，系统生成初始搜索查询，并在每次迭代中依据已有信息优化后续查询，逐步缩小研究范围。
• 异步处理：实现搜索、网页抓取、页面评估和内容提取等操作的并行执行，提高整体处理效率。
• 去重功能：自动聚合并去除重复链接，避免对相同内容进行重复处理。
• LLM 驱动的决策：基于大型语言模型（LLM）生成搜索策略、评估网页相关性、提取关键信息，并最终生成综合报告。

技术原理

• 搜索与数据获取：通过 SERPAPI 进行 Google 搜索，快速获取相关网页链接，并利用 Jina 提取文本内容以供 LLM 处理。
• LLM 驱动的推理：使用 OpenRouter 提供的 LLM（如 anthropic/claude-3.5-haiku）进行自然语言处理和逻辑推理，负责生成搜索查询、评估内容相关性、提取关键信息并决定是否需要进一步搜索。
• 迭代优化：系统将每次迭代的结果反馈给 LLM，用于生成更精准的搜索策略，持续优化研究结果。
• 异步处理与去重：借助 nest_asyncio 等异步编程技术，实现多任务并行处理；同时通过去重机制减少冗余操作，提升效率。

项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/mshumer/OpenDeepResearcher

应用场景

• 文献综述：协助研究人员快速收集和整理相关文献，生成结构化综述报告。
• 行业分析：帮助企业获取特定行业的市场动态与竞争格局，生成深度分析报告。
• 公司研究：支持分析师快速获取目标公司的财务数据、新闻及市场评价，生成研究报告。
• 政策评估：用于收集政策相关的数据与案例，评估其实施效果与社会影响。
• 技术趋势分析：帮助工程师跟踪技术领域的最新进展，辅助技术研发方向。