MiroThinker

深度研究一步到位,复杂问题秒出结论

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 648 🐛 待处理 5 👀 关注 88
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 8449
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

MiroThinker 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类智能体
开发团队MiroMindAI
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✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型agent,agent-framework,browsecomp,deep-research,futurex,gaia,hle,research-agent,search-agent,xbench
GitHub 星标★ 8449
上线时间2025-08-07 00:00:00
代码更新2026-07-06
仓库体积14.3 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

MiroThinker 是一个面向复杂研究与预测任务的深度研究智能体。它基于 Python 构建,采用智能体框架,能够自主规划、搜索和综合信息,解决传统搜索引擎难以处理的深层问题。其最新模型 MiroThinker-1.7 在 BrowseComp 和 BrowseComp Zh 基准上分别取得 74.0 和 75.3 的高分,展示了强大的网页浏览理解和多语言处理能力。项目核心能力包括:多步骤研究规划、实时网页信息抓取与整合、跨语言信息检索、复杂推理与预测。它适用于需要深度调研的场景,如学术研究、市场分析、技术趋势预测等,帮助用户从海量信息中提炼出结构化、有洞见的结论。

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 ★ 8449

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:命令行工具 5 步

环境要求

  • 可用的 Python 环境,项目使用 uv 管理依赖(README 执行 uv sync)
  • 已安装 uv 工具与 Git
  • 需要 E2B、Serper、Jina 以及摘要 LLM 的 API Key
  • 能访问 google.serper.dev、r.jina.ai 等外部服务

安装与启动步骤

  1. 1克隆项目仓库

    从 GitHub 拉取 MiroThinker 源码到本地,后续所有操作都在仓库根目录下进行。

    git clone https://github.com/MiroMindAI/MiroThinker.git
    cd MiroThinker
  2. 2安装 agent 依赖

    进入工具化 agent 框架目录,用 uv sync 安装项目依赖,README 明确要求在该目录下执行。

    cd apps/miroflow-agent
    uv sync
  3. 3配置 API 密钥

    在 apps/miroflow-agent 下创建 .env 文件,按 README 示例填入 Serper、Jina、E2B 三类密钥与 Base URL。

  4. 4运行第一个任务

    README 说明环境就绪后运行 main.py,会以默认问题“今天 arXiv 计算机科学论文的标题是什么”进行测试。

    cd apps/miroflow-agent
    python main.py
  5. 5跑基准评估

    用脚本跑 GAIA 验证集评估,可通过环境变量指定模型、服务地址与运行次数;按 README 需在 agent 目录执行。

    NUM_RUNS=8 LLM_MODEL="MiroThinker-1.7-mini" BASE_URL="https://your-api.com/v1" bash scripts/run_evaluate_multiple_runs_gaia-validation-text-103.sh

关键配置

配置项必填说明示例
SERPER_API_KEY是Serper 谷歌搜索服务密钥,供 google_search 工具使用your_serper_key
SERPER_BASE_URL是Serper 搜索接口地址https://google.serper.dev
JINA_API_KEY是Jina 网页抓取服务密钥your_jina_key
JINA_BASE_URL是Jina 抓取接口地址https://r.jina.ai
E2B_API_KEY是E2B 沙箱密钥,用于代码执行与文件管理your_e2b_key
SUMMARY_LLM_MODEL_NAME是网页摘要所用 LLM 模型名称your_summary_model

如何确认成功

运行 main.py 后能对默认问题返回研究结果;评估脚本运行后可在 logs/ 目录查看详细日志与结果。

常见问题

Q:评估脚本跑不起来怎么办?

A:按 README 排查:确认当前在 apps/miroflow-agent 目录,执行 uv sync 确认依赖已装,检查 .env 中必需变量是否齐全,查看 logs/ 目录报错,并确认基准数据已下载且路径正确。

Q:如何复现 MiroThinker-1.7 的榜单结果?

A:必须设置正确的 AGENT_SET:BrowseComp 与 BrowseComp-ZH 使用 mirothinker_1.7_keep5_max300,其他基准使用 mirothinker_1.7_keep5_max200。

Q:长时间评估如何监控进度?

A:使用进度脚本:进入 apps/miroflow-agent 后执行 python benchmarks/check_progress/check_progress_<benchmark_name>.py /path/to/logs,可查看完成状态、已用时间和预计剩余时间。

Q:能自定义工具组合吗?

A:可以。在 apps/miroflow-agent/conf/agent/ 下新建 YAML 配置文件,自由组合 MCP 服务器即可。

Q:没有本地环境能直接用吗?

A:可以,README 顶部提供了在线体验入口 https://dr.miromind.ai/ ,无需本地部署即可试用。

注意事项

  • README 只说明用 uv sync 安装,未给出 uv 本身的安装命令,请自行准备 uv 环境
  • 所有依赖安装与脚本执行都要求在 apps/miroflow-agent 目录下进行
  • README 节选被截断,运行 main.py 的完整命令与部分基准脚本未展示,实际以仓库最新文档为准
  • 评估相关参数(LLM_MODEL、BASE_URL、NUM_RUNS、AGENT_SET 等)可通过环境变量在命令前临时指定

核心亮点

  • 在 BrowseComp 和中文版上均取得领先分数,研究能力有实证支撑
  • 支持多语言信息处理,中文场景表现突出
  • 基于智能体框架,可自主规划研究路径,减少人工干预

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 模型规模可能较大,部署资源要求高

适用场景

  • 学术文献综述与前沿追踪
  • 市场竞品分析与行业报告生成
  • 技术趋势预测与投资决策辅助

替代项目

OpenDeepResearch、STORM、DeepResearch

上一篇:omnigent

下一篇:harness-sdk

同类项目推荐

shodh-memory 开源

本地离线运行,让 AI 智能体拥有可审计的长期记忆

Local, LLM-free memory for AI agents. A single offline Rust binary — deterministic ···

★ 322 2026-08-09
HippocampAI 开源

给AI装上长期记忆,让对话不再失忆

HippocampAI Autonomous Memory Engine for LLM Agents

★ 75 2026-08-09
Software-Engineer-AI-Agent-Atlas 开源

用线框图和规格文档,让 Claude Code 少走弯路,更快交付用户想要的。

SWE-ATLAS turns Claude Code into a senior AI software engineer agent: multi-project ···

★ 405 2026-08-09
agent-shell 开源

在 Emacs 里直接跑 AI 代理,边写代码边对话

Brings your favorite AI agents to Emacs, keeping you at home: familiar buffers and b···

★ 2042 2026-08-09
reflexion 开源

让大模型从错误中学习,自动迭代改进任务表现

[NeurIPS 2023] Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning

★ 3414 2026-08-09
kinocut 开源

让 AI 安全操控视频,本地快速免费剪辑

Guardrailed video editing MCP server for AI agents. FFmpeg, Hyperframes, repurposing···

★ 258 2026-08-09
OpenBiliClaw 开源

本地运行,跨平台主动帮你找爱看的内容,隐私不泄露。

本地私有、开源的自进化跨平台 AI 内容发现 Agent:先理解你,再主动从 B站、小红书、抖音···

★ 3714 2026-08-09
Agent 开源

让 AI 直接操控你的 Mac,自动干活、写码、跑脚本

Agent! now supports macOS 14.6 or later, Apple Silicon and Intel, latest release. Th···

★ 651 2026-09-16
agentchattr 开源

把多个 AI 编码助手拉进同一个群聊,互相 @ 着把活干完

Free, local chat where AI coding agents can tag each other, talk, and coordinate wit···

★ 1586 2026-11-02