
MindSearch
多智能体协作,把复杂搜索变成一份完整答案
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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 6944
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。
环境要求
- 已安装 Git
- Python 环境(pip 可用,能安装 requirements.txt)
- Node.js 与 npm(使用 React 前端时需要)
- 一个大模型后端的可用凭证(如 InternLM 服务或 GPT-4)
- 可用的搜索引擎 API Key(仅在使用非 DuckDuckGo 引擎时需要)
安装与启动步骤
-
1克隆仓库装依赖
先把 MindSearch 仓库克隆到本地,进入目录后按 requirements.txt 安装 Python 依赖,建议使用虚拟环境避免污染全局。
git clone https://github.com/InternLM/MindSearch cd MindSearch pip install -r requirements.txt -
2配置环境变量
把 .env.example 重命名为 .env,然后打开该文件填入密钥与模型配置信息,缺少这一步后端无法调用模型和搜索。
mv .env.example .env -
3启动后端 API
用 python -m mindsearch.app 启动 FastAPI 服务,按需替换语言、模型格式、搜索引擎,--asy 表示部署异步智能体。
python -m mindsearch.app --lang en --model_format internlm_server --search_engine DuckDuckGoSearch --asy -
4配置前端代理
在 React 前端目录下把 vite.config.ts 的代理 target 改为后端地址,HOST 与 PORT 按你的实际部署情况调整。
HOST="127.0.0.1" PORT=8002 sed -i -r "s/target:\s*\"\"/target: \"${HOST}:${PORT}\"/" frontend/React/vite.config.ts -
5启动 React 前端
进入 React 前端目录安装 npm 依赖并启动开发服务,浏览器打开提示的地址即可使用搜索界面。
cd frontend/React npm install npm start -
6可选其他前端
除 React 外还提供 Gradio 与 Streamlit 两种前端,按需选择其一运行,注意要在项目根目录执行。
python frontend/mindsearch_gradio.py streamlit run frontend/mindsearch_streamlit.py
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
WEB_SEARCH_API_KEY | 否 | 非 DuckDuckGo、腾讯搜索之外搜索引擎的 API 密钥 | sk-xxxxxxxx |
TENCENT_SEARCH_SECRET_ID | 否 | 使用腾讯搜索 API 时的 SecretId | your-secret-id |
TENCENT_SEARCH_SECRET_KEY | 否 | 使用腾讯搜索 API 时的 SecretKey | your-secret-key |
如何确认成功
后端进程启动后监听在 vite 代理所指向的 8002 端口,前端页面能发起查询并返回多智能体综合后的答案,即部署成功。
常见问题
Q:必须配置搜索 API Key 吗?
A:不一定。使用 DuckDuckGoSearch 无需 API Key;改用 BingSearch、BraveSearch、GoogleSearch 等时,需把密钥设为环境变量 WEB_SEARCH_API_KEY。
Q:怎么切换成中文界面?
A:启动后端时把 --lang 参数改为 cn,en 表示英文、cn 表示中文。
Q:能用 GPT-4 吗?
A:可以,把 --model_format 改为 gpt4;其他模型需要自行修改 mindsearch/agent/models.py。
Q:腾讯搜索要怎么配?
A:使用 TencentSearch 时不需要 WEB_SEARCH_API_KEY,而是配置 TENCENT_SEARCH_SECRET_ID 和 TENCENT_SEARCH_SECRET_KEY。
Q:前端有几种可选?
A:README 提供 React、Gradio、Streamlit 三种前端,React 需先改 vite 代理,后两者直接运行对应脚本即可。
注意事项
- .env 中含密钥,切勿提交到公开仓库
- React 前端必须先修改 vite.config.ts 的代理 target,否则前后端无法通信
- 默认后端与前端代理端口示例为 127.0.0.1:8002,请按实际环境调整
- Gradio 与 Streamlit 脚本需在项目根目录执行
核心亮点
- 多智能体并行搜索,复杂问题拆解后效率高
- 支持接入多种 LLM,灵活适配不同模型
- 提供完整 Web UI 和 API,开箱即用易部署
不足之处
- 依赖外部搜索和 LLM API,运行成本较高
- 长上下文处理对模型 token 消耗大
- 文档/社区待观察
适用场景
- 研究型用户快速获取多源信息综述
- 开发者构建定制化 AI 搜索产品
- 企业内网知识检索与问答系统
替代项目
Perplexity AI、SearchGPT、Khoj
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