DeepWideResearch

自定义深度和广度的智能体研究,多源信息自动整合成报告

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 8 🐛 待处理 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 290
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,Apache-2.0 许可证,可自由使用和部署,无付费版本。

项目预览

DeepWideResearch 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puppyone-ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,可自由使用和部署,无付费版本。
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TypeScript
技术栈/模型agent,agentic-workflow,mcp,rag,rag-chatbot
GitHub 星标★ 290
上线时间2025-09-30 00:00:00
代码更新2026-07-12
仓库体积22.2 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2

项目介绍

DeepWideResearch 是一个基于 TypeScript 的智能体检索增强生成(Agentic RAG)框架,旨在为各种场景提供灵活、可定制的深度研究能力。它解决了传统 RAG 系统在搜索深度和广度上难以平衡、以及难以适配不同数据源的问题。其核心能力包括:允许用户自定义研究数据源(如网页、文档、API)、调整研究深度(迭代追问次数)和宽度(并行探索分支数),并通过智能体自主规划研究路径、动态调用工具、整合多源信息,最终生成结构化的研究报告。项目采用模块化设计,支持与主流 LLM 集成,适用于市场调研、学术综述、竞争分析等需要多角度、多层次信息收集与综合的任务。

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 ★ 290

核心亮点

  • 深度与宽度可调,用户能按需控制研究的细致程度和覆盖面
  • 数据源可定制,支持接入多种来源,适应不同垂直领域
  • 基于智能体自主规划,减少人工干预,自动完成多步研究流程

不足之处

  • 早期项目,文档和社区生态尚待完善
  • 依赖外部 LLM API,使用成本与稳定性受限于服务商

适用场景

  • 市场调研:快速收集竞品、行业趋势等多维度信息
  • 学术研究:辅助文献综述,综合多篇论文观点
  • 投资分析:聚合财报、新闻、观点,生成投资摘要

替代项目

STORM、GPT Researcher、AutoRAG

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