togethercomputer/open_deep_research

解決する課題

複雑なトピックについて深く多段階的な推論が必要な場合、従来のウェブ検索では不十分です。このプロジェクトは、計画、検索、評価、反復という調査プロセス全体を自動化することで、包括的で引用が明記された調査レポートを提供します。これにより、何時間もかけて手作業で調査することなく、詳細なソース付きドキュメントを入手できます。

仕組み

複数の自己反省ステージを備えたエージェント型 LLM ワークフローを実行します。システムはアプローチを計画し、Tavily を介してウェブを検索し、見つけた情報を評価し、レポートが完成するまで反復します。すべてのソースは引用されます。設定ファイルを使用してコマンドラインから実行するか、付属の Gradio webapp を使用できます。Together、Tavily、HuggingFace の API キーが必要で、PDF、HTML、ポッドキャスト版、および視覚的な目次画像として出力できます。

対象ユーザー

研究者、アナリスト、および複雑なトピック（特に多段階の推論を必要とするもの）に関する長文の引用付きレポートを必要とするすべての方。柔軟性が高くコミュニティによる貢献を想定して設計されているため、開発者はアーキテクチャを拡張することも可能です。

ハイライト

• 高品質な情報収集のための自己反省を伴う多段階プロセス
• すべての情報に対する引用付きのソース検証
• コミュニティによる拡張を可能にする柔軟なアーキテクチャ
• 出力形式：PDF、HTML、ポッドキャスト、視覚的な目次画像
• コマンドラインまたは Gradio webapp を介して実行可能