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大家好，我是蚝油菜花，今天跟大家分享一下 Open Deep Research 这个开源复现版智能体，支持切换多种语言模型。除此之外，还有其他两个开源复现的项目值得一提，他们都各有特色，详细可查阅：
- 《OpenDeepResearcher：开源 AI 研究工具，自动完成搜索、评估、提取和生成报告》
- 《node-DeepResearch：开源复现版OpenAI Deep Research，支持多步推理和复杂查询的AI智能体》
🚀 快速阅读
Open Deep Research 是一个开源的 AI 智能体，能够从多个网站抓取和分析数据，支持多种语言模型。
- 核心功能：实时数据提取、多源数据整合、AI推理和分析。
- 技术原理：基于 Firecrawl 抓取数据，结合 Next.js 和 Vercel 提供的 AI SDK 实现高效推理和前端展示。
Open Deep Research 是什么
Open Deep Research 是一个开源的 AI 智能体，旨在通过推理大量网络数据完成复杂的多步骤研究任务。它是 Deep Research 的开源复现项目，不依赖 OpenAI 的 o3 微调模型，而是使用 Firecrawl 的搜索和提取功能，结合多种语言模型（如 OpenAI、Anthropic、Cohere 等）进行数据分析和推理。
Open Deep Research 提供统一的 API 和 Next.js 应用框架，具备实时数据输入、结构化数据提取、服务器端渲染等功能，广泛应用于文献综述、行业分析、投资研究、政策研究和新闻报道等领域。
Open Deep Research 的主要功能
- 数据提取与搜索：实时从多个网站获取数据，将其结构化处理，为后续推理提供基础信息。
- 多源数据整合：从不同类型的网页中提取关键信息，支持多种数据格式，确保数据的多样性和丰富性。
- 推理与分析：基于强大的推理模型（如 OpenAI 的 GPT-4o 或其他 LLM），对提取的数据进行深度分析和推理，生成综合性的结论。
- 多维度分析：对数据进行多维度的分析，包括文本内容理解、数据关联分析、趋势预测等。
Open Deep Research 的技术原理
数据提取与搜索技术：
- Firecrawl：基于 Firecrawl 快速从多个网站抓取数据，模拟浏览器行为，访问目标网站并提取网页内容，将其结构化处理为 JSON 或其他格式。
- 实时数据流：提取的数据基于 API 实时传输到 AI 模型中，确保分析的时效性。
AI 推理模型：
- 语言模型：基于先进的语言模型（如 OpenAI 的 GPT 系列）作为核心推理引擎。
- 模型调用：基于 AI SDK，用户灵活调用不同的语言模型，根据需求选择合适的模型进行推理。
前端与后端集成：
- Next.js 框架：Next.js 作为前端框架，结合 React Server Components 和 Server Actions，实现高效的服务器端渲染和动态用户界面。
- API 接口：基于 AI SDK 提供的统一 API 接口，前端能方便地调用后端的 AI 模型和服务。
数据持久化与存储：
- Vercel Postgres：用 Vercel Postgres 作为数据库，支持结构化数据的存储和查询。
- Vercel Blob：用于存储文件数据，支持大文件的高效存储和访问。
如何运行 Open Deep Research
1. 安装依赖
pnpm install
2. 运行数据库迁移
pnpm db:migrate
3. 启动应用
pnpm dev
你的应用程序现在应该在 localhost:3000 上运行。
模型依赖
如果你想要使用其他语言模型（而非默认的 OpenAI gpt-4o），你需要安装相应模型的依赖项。例如：
DeepSeek：
pnpm add @ai-sdk/deepseekTogetherAI 的 DeepSeek：
pnpm add @ai-sdk/togetherai
推理模型配置
应用程序使用一个单独的模型来进行推理任务（如研究分析和结构化输出）。你可以通过设置 REASONING_MODEL 环境变量来配置推理模型。
可用选项
| Provider | Models | Notes |
|---|---|---|
| OpenAI | gpt-4o, o1, o3-mini |
支持原生 JSON 格式 |
| TogetherAI | deepseek-ai/DeepSeek-R1 |
需要设置 BYPASS_JSON_VALIDATION=true |
| Deepseek | deepseek-reasoner |
需要设置 BYPASS_JSON_VALIDATION=true |
重要提示
- 仅某些 OpenAI 模型（如
gpt-4o,o1,o3-mini）支持原生 JSON 输出。 - 其他模型（如
deepseek-reasoner）可以使用，但可能需要禁用 JSON 验证。 - 当使用不支持 JSON 验证的模型时，需在
.env文件中设置BYPASS_JSON_VALIDATION=true。
使用示例
在 .env 文件中添加以下内容：
# 选择推理模型：deepseek-reasoner, deepseek-ai/DeepSeek-R1
REASONING_MODEL=deepseek-reasoner
# 当使用不支持 JSON 验证的模型时，必须设置此参数
BYPASS_JSON_VALIDATION=true
资源
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