@DanKornas：研究智能体需要的不仅仅是一个提示——它们还需要搜索、提取、规划、来源追踪和综合。Open De…

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摘要

Open Deep Research 是一个开源 Next.js 应用，它将 Firecrawl Search 和 Extract 与推理模型结合，执行迭代式网络研究循环，包括搜索、提取、规划、来源追踪和综合。

研究智能体需要的不仅仅是一个提示——它们还需要搜索、提取、规划、来源追踪和综合。 Open Deep Research 是一个开源 Next.js 应用，面向研究或改造自主网络研究工作流的开发者。 它通过结合 Firecrawl Search 和 Extract 与一个推理模型，帮助您检查完整的研究循环——该模型分析发现、识别空白、执行后续搜索并综合最终回答。 主要功能： • 迭代式研究循环 – 搜索网络、提取热门页面、分析空白并规划后续查询。 • 实时研究追踪 – 将进度、活动和来源链接流式传输到界面。 • 模型灵活性 – 文档记载了 OpenAI、OpenRouter 和 AI SDK 提供商的切换方法。 • 持久工作区 – 在 Postgres 中保存聊天历史记录和用户数据，使用 Vercel Blob 存储文件。 • 部署选项 – 包含本地设置说明、Docker 文件和一键 Vercel 部署。 它是开源的（Apache License 2.0）。 链接在回复中
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缓存时间: 2026/07/22 12:28

研究型代理需要的不仅仅是一个提示——它们还需要搜索、提取、规划、来源追踪和综合归纳。

Open Deep Research 是一个开源的 Next.js 应用，供开发者研究或适配基于智能代理的网页研究工作流程。

它通过结合 Firecrawl 搜索与提取功能，以及一个能够分析发现、识别差距、执行后续搜索并综合最终回答的推理模型，帮助你检查完整的研究循环。

主要功能： • 迭代研究循环 – 搜索网络、提取关键页面、分析差距并规划后续查询。 • 实时研究追踪 – 将进度、活动和来源链接流式传输到界面。 • 模型灵活性 – 支持 OpenAI、OpenRouter 和 AI SDK 提供商的切换文档。 • 持久化工作区 – 将聊天记录和用户数据保存在 Postgres 中，并使用 Vercel Blob 存储文件。 • 部署选项 – 包含本地设置说明、Docker 文件和一键部署到 Vercel。

它是开源的（Apache License 2.0）。

链接在回复中。

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