开放深度研究员 —— 一款开源的AI研究辅助软件，能全自动执行从搜索到评估、信息抽取及报告编撰的所有步骤。

OpenDeepResearcher指的是什么？

OpenDeepResearcher 是一款开源的人工智能科研工具，专为高效执行复杂信息查询与分析任务而设计。该软件通过迭代搜索及推理技术自动搜集网络上的相关信息，并整合生成详尽报告。系统具备异步处理能力以提升效率，并设有去重机制以防重复数据的处理。用户仅需设定研究课题，OpenDeepResearcher 将自主完成从搜索、评价到信息提取以及最终报告编撰的所有步骤。这款工具适用于金融分析、科学研究、政策制定和工程开发等多个领域，为研究人员提供一个经济高效的工作平台解决方案。

OpenDeepResearcher的核心特性

• 反复进行的研究流程依据用户指定的研究议题，该系统会创建一个初步的搜索请求。随着每一轮迭代的发生，基于前序检索到的数据信息，系统将制定更为精确的新一轮搜索请求来逐渐缩小研究领域直至达成预定的研究目的或是完成既定数量的迭代过程。
• 非同步操作实现搜索、爬取网页、评价页面以及抽取内容的并发处理，大幅提升了工作效率与速度。
• 重复项移除功能系统能够自动整合并去除重复的链接，防止对相同网页内容的反复处理，从而节约了时间与资源。
• 由 LLM 引导的决定利用大规模语言模型（LLM）来创建搜索请求，分析网页的相关程度，抽取重要数据，并编制成一份全面的总结报告。

OpenDeepExplorer的核心技术机制

• 检索及信息采集通过使用SERPAPI执行Google搜索，可以迅速获得同用户查询紧密相连的网站链接列表。借助Jina抓取并解析这些网页的内容，并将其从HTML格式转化成LLM能够有效处理的简洁文本形式。
• 由 LLM 引导的推理解析通过使用 OpenRouter 平台上的大型语言模型，比如 anthropic/claude-3.5-haiku，来执行自然语言处理和逻辑推理任务。这些模型承担创建搜索引擎请求、评判网页内容的相关性、搜集重要信息以及判断是否需要进行额外搜索的责任。
• 逐步改进该流程通过每一次迭代收集的数据向 LLM 提供反馈，并依据 LLM 的评价来制定进一步的搜索请求，从而持续改进研究成果。
• 非同步操作及重复数据消除运用如 nest_asyncio 这样的异步编程技巧来执行搜索、采集、分析与数据抽取的并发操作，并通过实施唯一性检查机制防止对同一链接进行多重加工，从而显著提升工作效率。

OpenDeepResearcher项目的所在位置

• Git代码库：在GitHub平台上可以找到由mshumer开发的OpenDeepResearcher项目。

OpenDeepResearcher的使用情境

• 文章回顾协助研究者高效搜集与整合特定领域内的学术资源，并编制综合性的文献回顾文档。
• 产业剖析公司搜集特定领域的市场变化、竞争对手状况及发展趋势数据，编制行业研究报告。
• 企业调研分析员迅速汇总目标企业的财务信息、媒体报道及市场反馈，编制企业研究文档。
• 政策评价研究团队搜集了涉及特定政策的数据及实例，并对其执行成效与影响力进行了剖析。
• 技术发展动态解析技术人员搜集并解析某一科技范畴内的新兴动态与趋向，旨在为技术创新确立指导方向。