这个开源项目让OpenAI最新的Deep Research能免费用了！
OpenAI最新推出的Deep Research 要花200美元/月，但现在有人直接开源了一个平替！
更厉害的是，这个开源版本还能让你自定义广度和深度参数，从5分钟到5小时都随你定制。
相比OpenAI 的Deep Research，最吸引人的是它的灵活性。你可以根据需要调整两个关键参数：
breadth: 3-10 # 控制研究广度depth: 1-5 # 控制研究深度
比如研究英伟达的RTX 5000系列，David尝试用breadth=3和depth=2的配置，仅用5分钟就生成了一份详实的报告。
当然，如果你想要更深入的分析，也可以让它跑上5个小时。
项目架构
这个Deep Research Agent的工作流程其实很简单优雅：
整个系统分为四大模块：
初始设置
接收用户查询和研究参数
生成跟进问题以更好理解需求
深度研究
根据研究目标生成多个SERP查询
处理搜索结果提取关键信息
生成新的研究方向
递归探索
深度>0时继续探索新方向
每次迭代都建立在之前的学习基础上
维护研究目标和发现的上下文
报告生成
将所有发现编译成markdown报告
包含所有来源和引用
以清晰可读的格式组织信息
快速上手指南
首先你需要准备：
# 必需环境- Node.js- Firecrawl API key（搜索和内容提取）- OpenAI API key（o3 mini模型）
安装步骤：
# 1. 克隆仓库git clone https://github.com/dzhng/deep-research# 2. 安装依赖npm install# 3. 配置环境变量# 创建.env.local文件并添加:FIRECRAWL_KEY="你的_firecrawl_key"OPENAI_KEY="你的_openai_key"# 可选：如果要使用自托管FirecrawlFIRECRAWL_BASE_URL="http://localhost:3002"
运行方式：
# 启动研究助手npm start# 按提示输入:1. 研究查询内容2. 研究广度(建议3-10，默认6)3. 研究深度(建议1-5，默认3)4. 回答跟进问题以确定研究方向
开发者激情满满
很多开发者都开始在探索这个项目的潜力。Roland Tannous表示：
「我打算这周把它用Python重写一遍。」
@OutputRiff提出了本地化方案：
「为什么不直接把网页爬虫接入agent？R1够聪明，能自己选择要爬取的链接，这样就能完全在本地运行了。」
Scott则补充说：
「你可以fork仓库，然后在providers/deep-research文件中修改模型api参数，使用openrouter而不是openai，把默认模型换成R1或其他开源模型。」
高级技巧
并行处理优化：
系统会自动处理多个搜索和结果分析
支持concurrent processing提高效率
可根据需要调整并行度
智能查询生成：
// 示例：根据研究目标和先前发现生成查询const queries = generateQueries({goals: researchGoals,findings: previousFindings,breadth: userBreadth});
灵活的深度控制：
// 深度迭代示例while (currentDepth < maxDepth) {const newDirections = await exploreFindings(currentResults);currentResults = await deepResearch(newDirections);currentDepth++;}
作者David提醒：「系统架构很简单，因为o3本身就很聪明。给它合适的工具，让它自由发挥就够了。」
项目采用MIT协议开源，你可以在这里找到完整代码：
https://github.com/dzhng/deep-research
LewzTheryn 评价道：
看着绿色文字在屏幕上飞速滚动，就像黑客帝国里的场景一样！
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