我们开源了一款真正面向企业上线的专业级 Research Agent-优快云博客

当大模型从“聊天工具”逐渐进入企业核心业务，我们越来越清楚地意识到：企业需要的不是一个只能生成文字的机器人，而是一套能够自主规划、持续检索、交叉核验、协同写作，并最终交付专业报告的完整研究系统。

因此，我们开源了 agentinsight-researcher——一款面向生产环境设计的企业级 Research Agent。我们希望让开发者不必从零搭建复杂的 Agent 基础设施，也不必把关键业务交给不可解释的黑盒。通过开放源码、模块化架构和清晰的执行链路，我们提供了一套开箱即用、可扩展、具备上线基础的专业研究智能体方案。
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开源白盒，但不止于“代码可见”

agentinsight-researcher 以 LangGraph 为编排内核，集成 LiteLLM、Qdrant、MCP 和 AgentInsight，对外提供 OpenAI 兼容 API，并支持 SSE 流式响应。企业可以检查每一个核心模块，按自身需求替换模型、扩展工具、接入知识库或进行私有化部署。这里的“白盒”不只是源码公开，更意味着执行过程可理解、关键能力可控制、系统问题可定位。

我们也尽可能降低了使用门槛。完成必要的 API Key 配置后，即可启动完整容器栈：

docker compose -p agentinsight up -d
docker compose -p agentinsight ps

当所有服务显示为 healthy，打开 http://localhost:8066，即可直接体验报告生成、流式渲染和多 Agent 协作。

七类 Agent 协作，把“回答”升级为专业研究生产线

专业研究从来不是“一次提示、一次回答”。我们设计了 Researcher、Writer、FactChecker、Reviewer、Reviser、Visualizer 和 Publisher 七类角色：从制定研究计划、搜索资料，到撰写内容、核验事实、质量评审、修改优化、可视化和成果发布，每个 Agent 都承担清晰职责。

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在检索层，我们内置 BM25 与向量检索，通过 RRF 融合结果，并支持可选 Rerank；同时覆盖博查、Tavily、Brave、Bing、Google、PubMed、Arxiv 等多类搜索源，并提供自托管 SearXNG 元搜索能力。无论是中文行业研究，还是论文、医学与技术资料分析，都能获得更丰富的信源支持。

研究成果支持基础报告、详细报告和深度研究三种模式，可输出 Markdown、HTML、PDF、DOCX 和 JSON。通过人在回路机制，系统还能实时推送研究计划，等待用户确认后继续执行，让企业在关键节点保留决策权。

只需调用熟悉的 OpenAI 兼容接口，就能发起一次流式深度研究：

curl -N -X POST http://localhost:8066/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "agentinsight-researcher",
    "stream": true,
    "messages": [{"role": "user", "content": "分析企业级 AI Agent 的发展趋势"}],
    "report_type": "detailed_report",
    "report_format": "markdown",
    "multi_agent": true
  }'

全链路可观测，让 Agent 从黑盒变成可运营的软件

Agent 要真正上线，仅仅“能运行”远远不够。借助 AgentInsight，我们对 Agent 执行、模型生成、工具调用、检索过程、工作流链路和 Embedding 建立了六类 trace span。一次任务经过了哪些节点、调用了什么工具、检索到哪些内容、异常发生在哪里，都可以被持续追踪和分析。

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面向企业场景，我们还提供 JWT 身份解析、agent_id + user_id + session_id 三级数据隔离、安全响应头，以及用户级 MCP 配置管理。MCP 支持 stdio、SSE、streamable HTTP 三种传输方式，可由模型根据任务自动选择工具，为接入内部数据源和专业系统提供统一扩展接口。

我们相信，Research Agent 的价值不只是“生成一份看起来不错的报告”，而是建立一条稳定、透明、可复用、可持续优化的智能研究生产线。

如果你正在寻找一款开源、企业级、可观测、可扩展、开箱即用，并真正面向上线场景的专业级 Research Agent，欢迎体验 agentinsight-researcher。我们也期待更多开发者与企业参与共建，让 AI 深度研究从演示走向生产，从黑盒走向白盒。

项目地址：
https://github.com/AgentInsight/agentinsight-researcher
https://gitcode.com/agentinsight-researcher
https://agentinsight.goldebridge.com