自动深度探索 —— 香港大学开发的全自动化人工智能助手

Auto-Deep-Explore是指什么

Auto-Deep-Research 是由香港大学黄超教授团队开源的一款全自动个人AI助手，作为OpenAI Deep Research的开源替代品。该项目依托于AutoAgent框架构建，并着重强化深度研究能力，采用了模块化的多代理架构设计，包含网络搜索代理、编程执行与调试代理以及文件解析代理等组件。这些代理各自承担着互联网信息检索、代码编写及测试和多种格式文档分析的任务。该系统兼容包括Anthropic、OpenAI、Mistral和Hugging Face在内的多个大语言模型（LLMs），且以Claude-3.5-Sonnet为核心进行开发构建。此外，Auto-Deep-Research还支持导入浏览器Cookies，以便更有效地访问特定网站内容。

Auto-Deep-Research的核心特性

• 深入探索特性致力于实现复杂作业的自动化管理，包括文档分析、在线检索、数据研究及图表展示，并能够创建详尽的工作汇报。
• 多种语言的模型兼容性支持支持包括 Anthropic、OpenAI、Mistral 和 Hugging Face 在内的多种大型语言模型。
• 优质优价构建于 Claude-3.5-Sonnet 之上，这款解决方案展现了卓越的成本效益，并且在开源选项中脱颖而出成为最佳选择。
• 由社群推动的优化依据社区的意见，新增了诸如一键启动生成以及提升了LLM兼容性的功能等特性。
• 简单安装：允许使用 Conda 环境或 Docker 进行安装，并配备详尽的启动设置选项。

Auto-Deep-Investigation的核心技术机制

• 多个代理结构该系统整合了Web代理（用于网络信息检索）、编码代理（负责程序编写及故障排除）以及本地文件代理（专注于文档的分析与解读），并通过一个中央协调器（编排代理）实现各组件间的协作运作。
  • 网络代理致力于实现互联网信息的便捷获取与深入检索。
  • 编程代理器承担编程实现与调试任务，拥有严谨的逻辑分析技能。
  • 本地文件代理专注于多种文件格式的解析与内容解读。

Auto-Deep-Research项目的仓库位置

• GitHub代码库访问该自动深度学习研究项目，请前往：https://github.com/HKUDS/Auto-Deep-Research

Auto-Deep-Research的使用情境

• 科学研究和数据解析科研人员能够利用 Auto-Deep-Research 迅速完成数据的处理与分析，并自动产出高品质的研究报告。
• 金融市场解析金融分析师能够运用工具监控行业的最新发展、分析市场的走向，并编制投资研究文档，以支持基于数据分析的投资决定。
• 教育和求知过程学员与教学人员能够利用 Auto-Deep-Research 完成文献回顾、管理学习资源，并创建学术汇报。
• 公司策略与商务抉择公司能够利用工具来进行产业剖析、竞争者研究及商务策略评价，从而改进产品设计与市场扩张计划。