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Local Deep Researcherは、LangGraph上に構築されたオープンソースの完全ローカルなウェブリサーチおよびレポート作成アシスタントです。OllamaまたはLMStudioでホストされる任意のLLMを使用して、お使いのマシン上で完全に動作し、クラウドベースのAIサービスを必要としません。 **仕組み** このアシスタントは、IterDRAG論文に着想を得た反復的なリサーチループに従います： 1. **クエリ生成**：ユーザーが指定したトピックに基づき、ローカルLLMがウェブ検索クエリを生成します。 2. **ウェブ検索**：設定可能な検索エンジン（デフォルトはDuckDuckGo、またはSearXNG、Tavily、Perplexity）が関連するソースを取得します。 3. **要約**：LLMが調査トピックに関連付けて検索結果を要約します。 4. **ギャップ分析**：LLMが要約を振り返り、知識のギャップを特定します。 5. **新しいクエリ**：特定されたギャップに対処するための新しい検索クエリを生成します。 6. **反復**：ステップ2〜5を、ユーザーが定義した回数（デフォルト：3回）繰り返します。 最終的な出力は、使用したすべてのソースへの引用を含む調査要約のmarkdownファイルです。 **モデルサポート** - **Ollama**：Ollamaのライブラリで利用可能な任意のモデル（例：DeepSeek R1、Llama 3.2）をサポートします。`OLLAMA_BASE_URL`および`LOCAL_LLM`環境変数で設定します。 - **LMStudio**：OpenAI互換APIサーバーを備えたLMStudioにロードされたモデルをサポートします。`LMSTUDIO_BASE_URL`および`LOCAL_LLM`で設定します。 - **ツール呼び出し**：2025年8月時点で、OllamaでJSONモードをサポートしないgpt-ossなどのモデル向けのツール呼び出しをサポートしています。 **検索エンジンのオプション** - **DuckDuckGo**（デフォルト）：APIキー不要。 - **SearXNG**：セルフホスト型メタ検索エンジン。 - **Tavily**：APIキーが必要。 - **Perplexity**：APIキーが必要。 **デプロイ** - **LangGraph Studio**：`langgraph dev`でローカルに起動すると、設定を構成し、リサーチプロセスをステップごとに可視化できるインタラクティブなUIが利用できます。 - **Docker**：Dockerfileが提供されていますが、Ollamaは依存サービスとして別途実行する必要があります。 - **設定の優先順位**：環境変数 > LangGraph UI設定 > Configurationクラスのデフォルト値。 **技術的詳細** - ステートフルなマルチステップのエージェントワークフローのためにLangGraphで構築されています。 - 環境変数の管理に`python-dotenv`を使用しています。 - 構造化されたJSON出力を苦手とするモデル（例：DeepSeek R1 7Bおよび1.5B）向けのフォールバック機構を含みます。 - TypeScriptへの移植版が別のリポジトリで利用可能です。 - ブラウザ互換性：Firefoxを推奨。Safariではmixed-content警告が発生する可能性があります。 **ユースケース** - クラウドAIサービスにデータを送信することなく、あらゆるトピックについて深い調査を行う。 - 個人または業務用途向けに、引用付きの調査レポートを生成する。 - ギャップを認識した検索戦略で、トピックを反復的に探求する。 - エージェント型AIリサーチワークフローの仕組みを学ぶ。