输入问题，自动产出带引用的深度研究报告
DeepResearch 是阿里通义实验室开源的深度研究智能体，旨在模拟人类研究员的完整工作流，解决传统搜索工具只能提供碎片化信息、无法形成系统结论的问题。它通过自主规划、多源信息检索、动态推理和报告生成等能力，将用户提出的复杂问题转化为结构化的研究报告。核心功能包括：支持多轮迭代研究、集成网页搜索与知识库、自动生成带引用的长文报告，并具备可插拔的工具调用接口。项目基于 Python 实现，强调模块化设计，便于开发者二次开发。其开源特性使得研究级 AI 能力可以本地化部署，降低了对商业 API 的依赖。
1准备Python环境
推荐 Python 3.10.0，使用 conda 或 virtualenv 创建隔离环境，避免依赖冲突。
2安装依赖
在项目环境中安装 README 要求的依赖包。
pip install -r requirements.txt3配置环境变量
复制示例环境文件，填写 API keys 和相关设置（README 中命令不完整）。
4准备评估数据
按 README 要求准备评估数据，供推理脚本使用。
5运行推理脚本
执行推理脚本，启动 DeepResearch 智能体进行推理。
bash run_react_infer.sh运行 bash run_react_infer.sh 后，脚本无报错并开始推理/生成结果。
Q：推荐使用哪个 Python 版本？
A：README 推荐 Python 3.10.0，使用其他版本可能导致依赖问题。
Q：如何快速体验 Tongyi DeepResearch？
A：可通过 ModelScope 或 HuggingFace 在线 demo 快速探索，但仅适合初步体验。
Q：在线 demo 稳定吗？
A：README 说明在线 demo 仅用于快速探索，可能因模型延迟和工具 QPS 限制响应慢或间歇失败。
Q：生产环境如何获得稳定服务？
A：README 建议访问阿里云百炼（bailian）服务，或进行本地部署以获得稳定体验。
OpenAI Deep Research、STORM、AutoGPT
DeepResearch 是智能体领域的开源项目，由 Alibaba-NLP 开发，2025 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（19,981）位列前 3%，在智能体分类的 2,517 个项目里位列前 4%。
近 41 天，它的 GitHub 星标从 19,818 增加到 19,981，净增 163。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-22。Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。
它主要面向的使用场景是：学术文献综述与资料整理。同类可对比的替代方案包括 OpenAI Deep Research、STORM、AutoGPT。
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