due-diligence-agents

13个AI代理交叉审阅数据室，风险发现精确到页码

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 智能体 🍴 复刻 30 🐛 待处理 5 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 136
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，Apache-2.0许可证，可自行部署使用，无付费版本。

项目预览

due-diligence-agents 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zoharbabin
官网地址https://zoharbabin.com/due-diligence-agents
GitHubhttps://github.com/zoharbabin/due-diligence-agents
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可自行部署使用，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Python
技术栈/模型ai-agents,anthropic,claude,compliance,contract-analysis,corp-dev,corporate-development,cross-domain-analysis,cybersecurity,document-analysis,due-diligence,fintech,knowledge-graph,legal-tech,llm,mergers-and-acquisitions,multi-agent,private-equity,python,risk-analysis
GitHub 星标★ 136
上线时间2026-02-22 00:00:00
代码更新2026-09-29
仓库体积16.3 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

这是一个开源的并购尽职调查智能体系统，旨在解决传统尽调中法律、财务等各领域专家各自为战、难以交叉验证的问题。系统由13个AI代理组成，覆盖法律、财务、商业、技术、网络安全、人力资源、税务、监管和ESG共9个领域。这些代理能并行读取数据室中的文档，各自识别风险，然后通过交叉引用机制将不同领域的发现关联起来，找出单一领域审查难以发现的综合风险。每个发现都会精确追溯到原始文档的页码和引用，确保可验证性。项目基于Python和Anthropic Claude构建，适合企业并购、投资评估等场景，能显著提升尽调效率与深度。

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 ★ 136

核心亮点

  • 跨领域交叉引用，能发现法律与财务等关联性风险
  • 每个发现精确溯源到文档页码和引用，便于核验
  • 覆盖9大尽调领域，代理分工明确，可并行处理

不足之处

  • 依赖Anthropic API，使用成本较高且需外部密钥
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 企业并购前的全面尽职调查
  • 投资机构评估标的公司风险
  • 法务或财务团队快速审阅数据室

替代项目

Duedil、Kira Systems、Luminance

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