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🔎 GPT Researcher

GPT Researcher 是首个专为网络及本地研究任务设计的开源深度研究智能体（Agent）。

该智能体能够生成包含引用的详细、客观且无偏见的调研报告。GPT Researcher 提供全套自定义选项，可创建量身定制且特定于领域的调研智能体。受最近的 Plan-and-Solve 和 RAG 论文启发，GPT Researcher 通过并行智能体作业实现了稳定且高效的性能，从而有效解决了信息偏差、处理速度、确定性及可靠性问题。

我们的使命是通过 AI 为个人和组织提供准确、客观且基于事实的信息。

为什么选择 GPT Researcher？

• 手动研究得出客观结论可能需要数周时间，耗费大量资源。
• 基于陈旧数据训练的 LLM 可能会产生幻觉，无法应对当前的研究任务。
• 现有的 LLM 存在 Token 限制，不足以生成长篇调研报告。
• 现有服务中有限的网络来源会导致信息偏差和研究结果浅显。
• 选择性地使用网页来源可能会给研究任务带来主观偏差。

演示

作为 Claude Skill 安装

通过安装 GPT Researcher 作为 Claude Skill 来扩展 Claude 的深度研究能力：

npx skills add assafelovic/gpt-researcher

安装完成后，Claude 即可在对话中直接利用 GPT Researcher 的深度研究能力。

架构

其核心理念是利用“规划（Planner）”和“执行（Execution）”智能体。规划智能体负责生成调研问题，而执行智能体负责收集相关信息。最后，发布模块将所有发现汇总成一份完整的报告。

处理步骤：

• 基于调研请求创建一个任务特定的智能体。
• 生成一系列问题，共同形成对该任务的客观观点。
• 使用爬虫智能体为每个问题收集信息。
• 汇总并追踪每个资源的来源。
• 筛选并整合摘要，生成最终的调研报告。

教程

• 工作原理
• 如何安装
• 在线演示

功能特点

• 📝 使用网络和本地文档生成详细的调研报告。
• 🖼️ 智能图片抓取与过滤，用于报告展示。
• 🍌 支持使用 Google Gemini (Nano Banana) 生成 AI 插图，用于视觉展示。
• 📜 生成超过 2000 字的详细报告。
• 🌐 汇总 20 多个来源以得出客观结论。
• 🖥️ 提供轻量级（HTML/CSS/JS）和生产级（NextJS + Tailwind）的前端版本。
• 🔍 支持 JavaScript 的网页抓取。
• 📂 在整个调研过程中保持记忆和上下文。
• 📄 将报告导出为 PDF、Word 等格式。

📖 文档

查看 文档 获取：

• 安装和设置指南
• 配置与自定义选项
• 操作示例
• 完整的 API 参考

⚙️ 入门指南

安装

1. 安装 Python 3.11 或更高版本。[指南]