assafelovic/gpt-researcher

解决的问题

GPT Researcher 旨在自动化深度研究流程，取代手动、耗时的多网站浏览和信息整合任务。它解决了 LLM 常见的局限性，例如幻觉、过时的训练数据、长篇报告的 token 限制，以及因网络来源有限而导致的偏见或浅显信息。

工作原理

该系统采用多代理架构，包括规划代理和执行代理。规划代理根据查询生成具体的科研问题，而执行代理（爬虫代理）则从网络或本地文档中收集信息。随后，发布代理会聚合这些发现，进行总结，并追踪来源，以生成带有引用的事实准确、无偏见的研究报告。

适用人群

适用于需要针对任何任务生成详细、准确且无偏见研究报告的个人和组织，以及希望使用 PIP 或 MCP 集成将深度研究能力集成到自己 AI 助手中的开发者。

主要亮点

• 全面报告：使用超过 20 个来源生成超过 2000 字的详细研究报告。
• 混合研究：支持基于网络的研究和本地文档研究（PDF、CSV、Excel、Word 等）。
• 深度研究模式：采用递归的树状探索模式，深入挖掘子主题。
• AI 可视化：使用 Google Gemini 自动生成并嵌入内联插图。
• 多代理框架：与 LangGraph 和 AG2 集成，支持专业化的代理工作流。
• 可扩展集成：提供 PIP 包、Docker 镜像或 Claude Skill，支持 Model Context Protocol (MCP) 以连接外部数据源（如 GitHub）。