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- 项目介绍：node-DeepResearch 是一个开源 AI 智能体，基于 Gemini 语言模型和 Jina Reader 工具，支持多步推理和复杂查询。
- 主要功能：持续搜索与阅读、多步推理、实时进度反馈、灵活的查询方式。
- 技术原理：使用 Gemini 作为核心语言模型，结合搜索引擎和 Jina Reader 进行网页内容处理。
正文（附运行示例）
node-DeepResearch 是什么
node-DeepResearch 是一个开源的 AI 智能体项目，旨在通过持续搜索和阅读网页，逐步推理并回答复杂问题。它基于 Gemini 语言模型和 Jina Reader 工具，能够处理从简单问题到多步推理的复杂任务。该项目提供了 Web Server API，方便用户通过 HTTP 请求提交查询并获取实时进度更新。
node-DeepResearch 的主要功能
- 持续搜索与阅读：基于搜索引擎（如 Brave 或 DuckDuckGo）查找相关信息，阅读网页内容，直到找到问题的答案或超出设定的 token 预算。
- 多步推理：处理复杂的多步问题，逐步分解问题并逐步解决。
- 实时进度反馈：通过 Web Server API 提供实时进度更新，用户可以随时了解查询的进展情况。
- 灵活的查询方式：支持从简单的事实性问题到复杂的开放式问题，例如预测未来的趋势或制定策略。
node-DeepResearch 的技术原理
- 语言模型：使用 Gemini 作为核心语言模型，负责生成回答和推理逻辑。Gemini 是强大的通用语言模型，能处理多种自然语言任务。
- 网页内容处理：基于 Jina Reader 将网页内容转换为适合语言模型处理的纯文本格式。Jina Reader 是开源工具，专门用于处理 HTML 网页内容。
- 搜索与信息提取：基于搜索引擎（如 Brave 或 DuckDuckGo）获取相关信息。搜索引擎负责提供网页链接，智能体基于阅读网页内容提取有用信息。
- 多步推理流程：
- 初始化：设置初始上下文和变量。
- 预算检查：在每一步检查 token 预算是否超出。
- 生成提示：根据当前问题生成语言模型的输入提示。
- 模型生成：调用 Gemini 生成回答或下一步动作。
- 动作处理：根据生成的动作（如搜索、访问网页、生成回答等）执行相应操作。
- 结果评估：评估生成的回答是否满足问题要求，如果不满足则继续推理。
- 循环与终止：如果在预算内找到答案，则结束查询；如果超出预算或无法找到答案，则进入“Beast Mode”生成最终答案。
如何运行 node-DeepResearch
1. 安装依赖
首先，确保你已经安装了 Node.js 和 npm。然后，按照以下步骤进行安装：
export GEMINI_API_KEY=... # 获取 Gemini API 密钥
export JINA_API_KEY=jina_... # 从 https://jina.ai/reader 获取免费的 Jina API 密钥
git clone https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch.git
cd node-DeepResearch
npm install
2. 使用命令行运行
你可以通过命令行运行 node-DeepResearch，提交查询并获取结果：
npm run dev $QUERY
例如：
npm run dev "what is the capital of France?"
npm run dev "who will be the biggest competitor of Jina AI"
3. 使用 Web Server API
启动 Web Server：
npm run serve
服务器将启动在 http://localhost:3000，提供以下 API 接口：
POST /api/v1/query：提交查询请求。
curl -X POST http://localhost:3000/api/v1/query \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "q": "what is the capital of France?", "budget": 1000000, "maxBadAttempt": 3 }'GET /api/v1/stream/:requestId：连接到 Server-Sent Events 流，接收进度更新和最终答案。
curl -N http://localhost:3000/api/v1/stream/1234567890
4. 使用 Docker
你也可以使用 Docker 来运行 node-DeepResearch：
构建 Docker 镜像：
docker build -t deepresearch:latest .运行 Docker 容器：
docker run -p 3000:3000 --env GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key --env JINA_API_KEY=your_jina_api_key --env BRAVE_API_KEY=your_brave_api_key deepresearch:latest使用 Docker Compose：
docker-compose up
资源
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