MindSearch

多智能体协作,把复杂搜索变成一份完整答案

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 687 🐛 待处理 61 👀 关注 47
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 6944
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,基于Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。

项目预览

MindSearch 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队InternLM
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,基于Apache-2.0许可证,可免费使用和部署。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言JavaScript
技术栈/模型ai-search-engine,gpt,llm,llms,multi-agent-systems,perplexity-ai,search,searchgpt,transformer,web-search
GitHub 星标★ 6944
上线时间2024-07-28 00:00:00
代码更新2025-07-04
仓库体积4.2 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

MindSearch 是一个基于大语言模型的多智能体 Web 搜索引擎框架,目标是打造类似 Perplexity.ai Pro 和 SearchGPT 的 AI 搜索体验。它通过多个智能体协同工作,将用户的复杂查询分解为子问题,并行调用搜索引擎和浏览网页,最后综合信息生成结构化答案。核心能力包括:多智能体规划与推理、长上下文信息聚合、支持多种 LLM 后端接入、提供可部署的 Web UI 和 API。它解决了传统搜索引擎返回链接列表、用户需自行筛选整合信息的痛点,让搜索从“找链接”变成“给答案”,尤其适合处理需要多源信息交叉验证的复杂问题。项目采用 JavaScript 实现,社区活跃,星标增长迅速。

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 ★ 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。

难度:进阶 约 20 分钟 部署方式:本地安装 6 步

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. 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. 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. 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. 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. 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. 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 SecretIdyour-secret-id
TENCENT_SEARCH_SECRET_KEY否使用腾讯搜索 API 时的 SecretKeyyour-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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