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Deep-Research 是由 GitHub 用户 dzhng 开发的一款开源 AI 研究助手，旨在通过结合搜索引擎、网络爬取和大型语言模型（LLM），实现对任意主题的迭代、深入研究。该项目以轻量化设计（代码行数少于 500 行）为目标，提供简单易懂的深度研究代理实现，使其易于理解、扩展和定制。

deep-research开源项目官网入口网址：https://github.com/dzhng/deep-research

Deep-Research 的核心功能包括：

1. 智能研究导航：基于用户输入的研究目标，动态生成和优化搜索关键词，并通过广度和深度参数（广度 3-10，深度 1-5）控制研究范围和层级。
2. 多源信息融合：支持通过 Firecrawl API 精准提取网页内容，同时允许用户自建爬虫实例，实现对网络数据的高效抓取。
3. 认知迭代引擎：通过多轮迭代研究，代理能够根据研究进展不断调整方向，深入挖掘信息。
4. 报告智能生成：自动生成结构化的 Markdown 报告，包含关键发现、溯源链接及详细分析。
5. 多模型支持：兼容多种大型语言模型，如 OpenAI GPT 系列、DeepSeek R1 等，用户可根据需求选择适合的模型。

Deep-Research 的应用场景广泛，包括学术文献综述、市场分析、技术预研和医学证据溯源等。通过其智能化的功能，用户可以高效完成复杂课题的研究任务。项目支持本地部署和 Docker 容器化运行，提供灵活的安装和配置方式。

Deep-Research 正在成为知识获取和研究分析领域的热门工具，其开源特性使其成为学术界和工业界深度研究的智能利器。