Self-DeepResearch

基于 LangGraph 和 Tavily 的自主深度研究智能体

功能特性 • 系统架构 • 快速开始 • 配置说明 • 技术栈 • 开源协议

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项目简介

Self-DeepResearch 是一个 AI 驱动的自主研究助手，能够针对任意主题进行规划、搜索、反思，并生成全面的研究报告。系统采用多智能体工作流，通过迭代优化确保输出高质量、有据可查的研究成果。

功能特性

• 自主研究工作流 - 多智能体系统自动规划查询、搜索网络、审查结果，并迭代优化直至满意
• 实时流式输出 - 通过精美的思维链可视化界面，实时观察研究过程的展开
• 迭代式优化 - 内置审查智能体评估研究结果，在需要时请求补充研究
• 来源溯源 - 所有研究笔记均包含来源链接，便于核实和延伸阅读
• 历史记录 - 保存并回顾过往研究会话，包含完整上下文
• 深色模式 - 支持自动主题检测，保护眼睛
• 导出功能 - 支持下载 Markdown 格式或打印为 PDF

系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                          用户输入                                │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                │
                                ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                       规划智能体 (Planner)                        │
│                    将任务分解为多个子查询                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                │
                                ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      研究智能体 (Researcher)                      │
│               通过 Tavily 搜索网络，提取关键笔记                    │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                │
                                ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                       审查智能体 (Reviewer)                       │
│              评估研究完整性，必要时请求补充研究                      │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                                │
                    ┌───────────┴───────────┐
                    │                       │
               需要补充？                 已满足？
                    │                       │
                    ▼                       ▼
             返回研究智能体          ┌─────────────────┐
                                    │ 报告智能体       │
                                    │ (Reporter)      │
                                    │ 生成最终报告     │
                                    └─────────────────┘

快速开始

环境要求

• Node.js >= 18
• Python >= 3.10
• OpenAI API Key（或兼容的 API 端点）
• Tavily API Key（点击获取）

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/yourusername/Self-DeepResearch.git
cd Self-DeepResearch

2. 后端配置

cd backend

# 创建虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows 系统: .venv\Scripts\activate

# 安装依赖
pip install -e .

# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入你的 API 密钥

# 启动服务
uvicorn src.main:app --reload --port 8000

3. 前端配置

cd frontend

# 安装依赖
npm install

# 启动开发服务器
npm run dev

4. 访问应用

在浏览器中打开 http://localhost:5173

配置说明

后端环境变量

在 backend/ 目录下创建 .env 文件：

# OpenAI API 配置
OPENAI_API_KEY=your-api-key
OPENAI_MODEL_NAME=gpt-4o
OPENAI_API_BASE=https://api.openai.com/v1  # 可选：自定义 API 端点

# Tavily 搜索 API
TAVILY_API_KEY=your-tavily-key

# 应用设置
LOG_LEVEL=INFO

前端环境变量

前端使用 Vite 环境变量：

• .env - 开发环境配置
• .env.production - 生产环境配置

VITE_API_BASE_URL=http://localhost:8000

技术栈

后端

技术	说明
FastAPI	高性能异步 Web 框架
LangGraph	多智能体工作流编排
LangChain	LLM 应用开发框架
Tavily	AI 优化的搜索 API
SQLModel	结合 Pydantic 的 SQL 数据库

前端

技术	说明
Vue 3	渐进式 JavaScript 框架
Vite	新一代前端构建工具
Tailwind CSS	原子化 CSS 框架
Lucide Icons	精美开源图标库

项目结构

Self-DeepResearch/
├── backend/
│   ├── src/
│   │   ├── agents/          # LangGraph 智能体节点
│   │   │   ├── planner.py   # 查询分解
│   │   │   ├── researcher.py # 网络搜索与笔记提取
│   │   │   ├── reviewer.py  # 质量评估
│   │   │   └── reporter.py  # 报告生成
│   │   ├── core/            # 配置与 LLM 设置
│   │   ├── tools/           # Tavily 搜索集成
│   │   ├── graph.py         # LangGraph 工作流定义
│   │   ├── main.py          # FastAPI 应用入口
│   │   └── models.py        # Pydantic/状态模型
│   └── pyproject.toml
│
├── frontend/
│   ├── src/
│   │   ├── components/      # Vue 组件
│   │   │   ├── ResearchForm.vue    # 研究表单
│   │   │   ├── ThoughtChain.vue    # 思维链展示
│   │   │   ├── ReportView.vue      # 报告视图
│   │   │   └── HistorySidebar.vue  # 历史侧边栏
│   │   ├── composables/     # Vue 组合式函数
│   │   ├── App.vue          # 主应用
│   │   └── types.ts         # TypeScript 类型定义
│   └── package.json
│
└── README.md

API 接口

方法	端点	说明
POST	/research/stream	启动新的研究会话（SSE 流式）
GET	/history	获取所有研究历史
GET	/history/:id	获取指定研究会话
DELETE	/history/:id	删除指定会话
GET	/health	健康检查

参与贡献

欢迎贡献代码！请随时提交 Pull Request。

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m '添加某个很棒的特性')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 发起 Pull Request

开源协议

本项目基于 MIT 协议开源 - 详见 LICENSE 文件。

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由 Excelius 用 ❤️ 打造