deep-research

Open Deep Researchは、あらゆるトピックについて反復的な深層調査を行うために設計された、軽量でオープンソースのAI搭載リサーチアシスタントです。このプロジェクトは、コードベースを500行未満に保つという、可能な限りシンプルな深層調査エージェントの実装を提供することを目的としており、開発者が容易に理解、変更、拡張できるようにしています。 システムは、ユーザーのクエリと設定可能な幅（breadth）および深さ（depth）パラメータを受け取ります。次に、大規模言語モデルを使用して対象を絞った検索クエリを生成し、Firecrawl APIを通じてウェブ検索とコンテンツ抽出を実行し、その結果を処理して重要な学びと新たな研究方向を抽出します。depthパラメータが0より大きい場合、エージェントは発見に基づいてより深いレベルを再帰的に探索し、以前の学びを積み重ねながら、プロセス全体を通じて調査目標のコンテキストを維持します。最終出力は、調査結果、出典、参照を明確で読みやすい形式で整理した包括的なマークダウンレポート（report.mdまたはanswer.md）として保存されます。 主な特徴には、再帰的探索を伴う反復調査、LLMを使用したインテリジェントなクエリ生成、設定可能な深さと幅の制御、調査ニーズを絞り込むためのスマートなフォローアップ質問、効率化のための並行処理、そしてOpenAIのo3-mini、Fireworks経由のDeepSeek R1、OpenRouterやGeminiなどのカスタムOpenAI互換エンドポイントを含む複数のモデルプロバイダーへの対応が含まれます。このプロジェクトはNode.jsとDockerの両方でのデプロイをサポートしており、APIキーのための環境変数とオプションの並行処理チューニングを備えています。 リポジトリはMITライセンスの下で提供され、コミュニティによるPython実装も含まれています。Duetによって作成され、深層調査エージェントを構築するための最小限で拡張可能な基盤として意図されています。