deep_research_agent：文档驱动型智能研究助手

deep_research_agent：文档驱动型智能研究助手

deep_research_agent An Agentic Deep Research Assistant similar to Gemini and OpenAI Deep Research 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep_research_agent

在数字化时代，高效的信息处理和分析能力成为了科研和商业决策的关键。deep_research_agent 是一款文档驱动的智能研究系统，它通过持续的上下文管理和工具集成，帮助用户进行深入的综合分析。

项目介绍

deep_research_agent 旨在解决语言模型在上下文窗口限制方面的根本问题。它采用持续文档来维护上下文和跟踪进度，确保关键信息不会丢失。该系统通过以下核心原则来实现其功能：

1. 文档中心记忆：使用持久的文档来维护上下文和跟踪进度。
2. 结构化通信：所有信息都在共享的草稿纸上记录，保证关键信息不遗漏。
3. 工具增强：利用专业工具收集和分析最新信息。
4. 用户主导：作为协作伙伴，通过清晰的文档和决策点，让用户保持控制权。

项目技术分析

deep_research_agent 的技术架构紧密结合其核心原则，通过以下技术特点来实现高效的研究流程：

• 语义搜索与动态内容抓取：使用 DuckDuckGo 进行语义搜索，并利用 Playwright 对 JavaScript 重的网站进行动态内容抓取。
• 文件操作与包管理：用户可以在系统中创建、编辑文件以及执行脚本，同时支持用户确认的包管理功能。
• 系统命令执行：用户可以在系统级别执行命令，同样需要用户的确认。

项目及技术应用场景

deep_research_agent 适用于多种研究和分析场景，以下是一些具体的应用实例：

• 股票市场分析：例如，分析 NVIDIA（NVDA）最近的股票表现，包括股价变化、市场情绪和可能导致变化的原因。
• 学术研究：对特定领域的文献进行综合分析和总结，以支持学术写作和研究。
• 商业策略制定：通过分析市场趋势和消费者行为，为企业制定有效的商业策略。

项目特点

deep_research_agent 的以下特点使其在研究工具中脱颖而出：

• 动态网页抓取：使用 Playwright 进行现代网页应用的可靠抓取。
• 并发处理：高效地并行处理多个 URL。
• 智能内容提取：过滤掉噪音，提取有意义的内容并进行适当格式化。
• 错误处理：具备详细的错误记录和调试功能。

以下是具体的使用示例：

# 运行研究查询
python3 deep_research_agent.py "Perform a detailed analysis on the recent trend of NVDA stock. How did the stock price change? What might have caused it? How about the market sentiment?"

Agent 会：

1. 在 scratchpad.md 中创建研究计划。
2. 生成并执行分析脚本（需要用户确认）。
3. 在 nvda_analysis_report.md 中生成全面的分析报告。

在 examples/ 文件夹中，可以找到以下示例输出：

• 分析报告
• 价格趋势图
• 分析脚本

通过 deep_research_agent，研究人员可以充分利用文档驱动的智能分析能力，高效地完成复杂的研究任务。

---

在信息爆炸的时代，能够准确、高效地处理和分析信息至关重要。deep_research_agent 不仅提供了强大的文档驱动的上下文管理，还通过集成专业工具，提升了研究工作的效率和质量。无论是学术研究、市场分析还是商业决策，deep_research_agent 都是您不可或缺的智能助手。立即开始使用，感受智能研究的新时代吧！

deep_research_agent An Agentic Deep Research Assistant similar to Gemini and OpenAI Deep Research 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep_research_agent