langchain-ai/local-deep-researcher

解決する課題

Local Deep Researcher は、特定のトピックに関する包括的な Web リサーチを行うプロセスを自動化します。情報を反復的に収集し、知識のギャップを特定し、検索クエリを洗練させることで、手動での検索や統合の必要性を排除し、最終的に引用付きの markdown 形式の要約を提供します。

仕組み

このプロジェクトは、ローカルマシン上で完全に動作する LangGraph ベースのワークフローを使用します。Ollama または LMStudio を介してローカル LLM に接続し、多段階のリサーチループを実行します。検索クエリの生成、Web 結果の取得、調査結果の要約を行い、さらに調査が必要かどうかを要約に基づいて判断します。このサイクルはユーザーが定義した回数だけ繰り返され、最終的な出力の網羅性を確保します。

対象ユーザー

このツールは、データと LLM の処理を自身のハードウェア上でプライベートに保ちながら、情報収集を自動化したい開発者や研究者に最適です。特に、すでに LangGraph を使用しており、自律型リサーチワークフローの構築や実験を行いたい方に適しています。

ハイライト

• Ollama または LMStudio を使用した完全ローカル実行により、プライバシーと制御を確保。
• 知識のギャップを反映して結果を改善する反復的なリサーチループ。
• LangGraph 上に構築されており、リサーチプロセスの明確な可視化が可能。
• DuckDuckGo、Tavily、SearXNG、Perplexity など、複数の検索プロバイダーをサポート。
• 収集したすべてのソースの引用を含む最終的な markdown レポートを作成。