open-research-ANA

让 AI 做研究,你随时把关,结果更靠谱

开源 🏷️定价信息待确认 🚫 站点已失效 对话助手 🍴 复刻 118 🐛 待处理 3 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 433
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

open-research-ANA 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队CopilotKit
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态🚫 站点已失效
是否开源是
主要语言TypeScript
技术栈/模型agent-native,ai,anthropic,canvas,chatbot,chatgpt,copilotkit,hitl,human-in-the-loop,langchain,langgraph,openai,realtime,research,tavily
GitHub 星标★ 433
上线时间2024-11-04 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积542 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

open-research-ANA 是一个开源的、AI 智能体原生的研究画布应用,旨在解决深度研究场景中信息检索与人工审核脱节的问题。它通过 CopilotKit 构建交互界面,集成 Tavily 进行实时网络搜索,并利用 LangGraph 编排多步研究流程,核心特点是支持 Human-in-the-Loop(HITL)机制,允许用户在 AI 生成的研究过程中随时介入、修正方向或确认结果,从而提升研究的准确性和可控性。项目采用 TypeScript 开发,技术栈覆盖主流 AI 模型(OpenAI/Anthropic),提供可视化的研究画布,帮助用户高效收集、整理和综合信息。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 433

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:进阶 约 30 分钟 部署方式:本地构建 4 步

环境要求

  • Node.js 20+
  • pnpm
  • 搜索与模型 API

安装与启动步骤

  1. 1拉仓库装依赖

    前后端一个工程,用 pnpm 装。

    pnpm install
  2. 2配搜索与模型凭据

    它用外部实时搜索,缺 key 就只能空跑界面。

  3. 3起开发服务

    交互式搭建会拉起本地端口。

    npx copilotkit@latest dev --port 8123
  4. 4跑一次带人工确认的研究流程

    在关键步骤上插人工审核,这是它的示范重点。

如何确认成功

发起一个研究任务后,中间会出现等待你确认的节点,确认后继续执行并保留每一步的中间产物

注意事项

  • 它是 Agent Native Application 的示例,重点在「人机协同」的交互形态而不是研究质量。
  • 依赖外部实时搜索服务,结果质量随搜索源波动。
  • 中间产物会留在画布上,长期使用要清理。
  • 示例代码,接入自己的业务要重写编排层。

核心亮点

  • 内置 HITL 机制,用户可实时干预研究流程,避免 AI 跑偏
  • 集成 Tavily 实时搜索,信息获取更新鲜准确
  • 基于 LangGraph 编排,支持复杂多步研究任务

不足之处

  • 项目处于早期阶段(396 星),功能完整性和稳定性待验证
  • 依赖多个外部服务(CopilotKit/Tavily),部署配置较复杂
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 深度行业调研,需要人工审核关键信息
  • 学术文献综述,辅助整理多方观点
  • 竞争情报分析,实时追踪市场动态

替代项目

LangChain、OpenAI Deep Research、Perplexity

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