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nickscamara/open-deep-research
An open source deep research clone. AI Agent that reasons large amounts of web data extracted with Firecrawl
TypeScriptNOASSERTION创建于 2025/2/3更新于 今天
README
由 Gemini 翻译整理
Open Deep Research
这是 OpenAI Deep Research 实验的开源克隆版本。本项目不依赖微调版的 o3 模型，而是利用 Firecrawl 的 extract + search 功能配合推理模型来进行深度网页研究。
点击此处查看演示。
功能特性
- Firecrawl Search + Extract
- 通过搜索功能为 AI 提供实时数据
- 通过提取（extract）功能从多个网站提取结构化数据
- Next.js App Router
- 先进的路由机制，实现无缝导航和高性能表现
- 采用 React Server Components (RSC) 和 Server Actions，优化服务端渲染并提升性能
- AI SDK
- 用于生成文本、结构化对象以及调用 LLM 工具的统一 API
- 包含构建动态聊天和生成式用户界面的 Hooks
- 支持 OpenAI（默认）、Anthropic、Cohere 及其他模型提供商
- shadcn/ui
- 基于 Tailwind CSS 进行样式设计
- 利用 Radix UI 提供无障碍且灵活的组件原语
- 数据持久化
- Vercel Postgres (由 Neon 提供支持) 用于保存聊天记录和用户数据
- Vercel Blob 用于高效的文件存储
- NextAuth.js
- 简单且安全的身份验证
模型提供商
本模板默认使用 OpenAI 的 gpt-4o。通过 AI SDK，你只需修改少量代码即可切换 LLM 提供商，支持 OpenAI、Anthropic、Cohere 以及更多其他提供商。
本仓库兼容 OpenRouter 和 OpenAI。若要使用 OpenRouter，需要设置 OPENROUTER_API_KEY 环境变量。
函数最大执行时长
函数默认超时时间设置为 300 秒（5 分钟）。如果你使用的是 Vercel 的 Hobby 层级，需要将其减小至 60 秒。你可以通过修改 .env 文件中的 MAX_DURATION 环境变量来进行调整：
MAX_DURATION=60
点击此处了解更多详情。
部署你自己的版本
你可以通过一键点击将你自己的 Next.js AI 聊天机器人部署到 Vercel：
本地运行
运行 Next.js AI 聊天机器人需要使用.env.example 中定义的环境变量。建议使用 Vercel 环境变量，但直接使用 .env 文件也是可以的。
注意：切勿提交你的
.env文件，否则会泄露密钥，从而导致他人能够控制你对 OpenAI 及身份验证提供商的账户访问权限。
- 安装 Vercel CLI：
npm i -g vercel - 将本地实例与 Vercel 和 GitHub 账号关联（这会创建
.vercel目录）：vercel link - 下载你的环境变量：
vercel env pull
1. 首先安装所有依赖
pnpm install
2. 然后运行数据库迁移
pnpm db:migrate
3. 运行应用
pnpm dev
此时你的应用模板应该已经在 localhost:3000 运行。
模型依赖
如果你想使用除默认模型以外的其他模型，则需要安装该模型的依赖项。
TogetherAI 的 Deepseek：
pnpm add @ai-sdk/togetherai
注意：最大速率限制请参考 https://docs.together.ai/docs/rate-limits
推理模型配置
应用程序使用一个独立的模型进行推理任务（如研究分析和结构化输出）。这可以通过 REASONING_MODEL 环境变量进行配置。
可用选项
| 提供商 | 模型 | 备注 |
|---|---|---|
| OpenAI | gpt-4o, o1, o3-mini | 原生支持 JSON schema |
| TogetherAI | deepseek-ai/DeepSeek-R1 | 需要 TOGETHER_API_KEY |