OpenDeepResearcher，信息搜索和研究報告的自動化生成，用戶只需提供一個主題，該系統便會進行深入的研究，進行異步處理，過濾掉重復的內容，用LLM評估網頁相關性并提取關鍵信息，最終返回一份綜合報告。

OpenDeepResearcher主要功能

• 自動信息搜索：該系統能夠根據用戶的查詢持續搜索相關信息，直到系統對結果的信心達到一定水平。

• 迭代研究循環：系統會迭代地優化搜索查詢，直到不再需要進一步的查詢。

• 異步處理：搜索、網頁獲取、評估和上下文提取是并行進行的，以提高速度。

• 重復過濾：在每輪中聚合和去重鏈接，確保同一鏈接不會被重復處理。

• 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，提取相關上下文，并生成最終的綜合報告。

• 集成高級搜索技術：OpenDeepResearcher結合了SERPAPI、Jinaai、Google Gemini AI模型等，執行復雜的網絡搜索，不僅能檢索信息，還能深入分析網頁內容，提供更全面的搜索結果。

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

• 自適應模型選擇：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，以適應不同的研究需求。

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

OpenDeepResearcher使用場景

• 學術與商業研究：對于需要快速綜述大量文獻的學者或市場分析師，OpenDeepResearcher可以顯著提高效率，減少手動搜索和整理信息的時間。

• 內容創作與知識管理：內容創作者和知識管理團隊可以利用它快速生成背景資料，輔助內容規劃和編寫。

• 教育與培訓：在教育領域，它可以幫助快速準備課程材料，進行案例研究的初步調研。

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