recursearch 是搜索知识领域的开源项目，由 jalpp 开发，2025 年首次发布。
它收录于搜索知识分类，该分类目前共有 581 个项目，GitHub 星标数为 53。
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 2026-09-21。GPL-3.0许可，可自行部署使用，无在线服务，完全免费。
它主要面向的使用场景是：快速了解陌生领域或技术趋势。同类可对比的替代方案包括 Deep Research、AutoGPT、gpt-researcher。
recursearch
输入主题，自动搜索全网，生成带引用的研究报告。
recursearch是一个基于TypeScript构建的AI智能体，它能够自动搜索网络并生成结构化的研究报告。该项目利用多智能体系统（multi-agent systems）和Mastra框架，整合了OpenAI的ChatGPT等大语言模型，旨在解决传统手动调研耗时费力的问题。其核心能力包括：自动执行多轮网络搜索、聚合和筛选信息、生成带有引用的深度研究报告。用户只需输入一个研究主题，recursearch便会自主规划搜索策略，调用搜索引擎，收集相关网页内容，并通过LLM进行总结、分析和交叉验证，最终输出一份条理清晰、内容详实的研究报告。它特别适用于需要快速了解新领域、竞品分析、市场调研等场景，能够显著提升信息获取和整理的效率。
开源
free
对话助手
GitHub 星标
★ 53
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类对话助手
开发团队jalpp
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，GPL-3.0许可，可自行部署使用，无在线服务，完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议GPL-3.0
主要语言TypeScript
技术栈/模型agents,ai,chatgpt,deep-research,llm,mastra,multi-agent-systems,openai,web-search
GitHub 星标★ 53
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-03-15 00:00:00
最近更新2026-09-21 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数0
使用教程
核心亮点
- 多智能体架构，分工明确，能处理复杂研究任务
- 自动生成带引用的报告，信息溯源方便
- 基于Mastra框架，易于扩展和定制搜索源
不足之处
- 项目处于早期，星标数少，文档和社区支持待观察
- 依赖OpenAI等外部API，可能产生费用且受限于API可用性
适用场景
- 快速了解陌生领域或技术趋势
- 生成竞品分析或市场调研初稿
- 辅助学术研究，收集文献和资料
替代项目
Deep Research、AutoGPT、gpt-researcher
项目介绍
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