Open Deep Research

这是 OpenAI Deep Research 实验的开源克隆版本。本项目不依赖于微调版的 o3，而是结合 Firecrawl 的 extract + search 功能与推理模型，实现深度网络研究。

点击此处查看演示。

功能特性

• Firecrawl Search + Extract
  • 通过搜索将实时数据输入 AI
  • 通过 extract 功能从多个网站中提取结构化数据
• Next.js App Router
  • 提供高级路由，实现无缝导航和高性能表现
  • 使用 React Server Components (RSCs) 和 Server Actions 进行服务端渲染，提升性能
• AI SDK
  • 用于生成文本、结构化对象以及 LLM 工具调用的统一 API
  • 提供构建动态聊天和生成式用户界面的 Hooks
  • 支持 OpenAI（默认）、Anthropic、Cohere 以及其他模型提供商
• shadcn/ui
  • 使用 Tailwind CSS 进行样式设计
  • 基于 Radix UI 的基础组件，确保可访问性和灵活性
• 数据持久化
  • 使用 Vercel Postgres (由 Neon 提供支持) 保存聊天记录和用户数据
  • 使用 Vercel Blob 进行高效文件存储
• 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，你需要设置 OPENROUTER_API_KEY 环境变量。

函数最大执行时长

函数超时时间默认设置为 300 秒（5 分钟）。如果你使用的是 Vercel 的 Hobby 套餐，则需要将其降低至 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

了解更多信息请参考此处

部署你自己的版本

你可以通过一键部署将自己的 Next.js AI Chatbot 版本发布到 Vercel：

本地运行

你需要使用.env.example 中定义的环境变量来运行 Next.js AI Chatbot。推荐使用 Vercel 环境变量，但仅使用 .env 文件也完全足够。

注意：请勿将你的 .env 文件提交到版本控制系统中，否则会泄露密钥，从而导致他人能够控制你 OpenAI 和身份验证提供商的账户。

1. 安装 Vercel CLI: npm i -g vercel
2. 将本地实例与 Vercel 和 GitHub 账户关联（会创建 .vercel 目录）: vercel link
3. 下载环境变量: 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

应用模板现在应该已经在 localhost:3000 运行了。

模型依赖

如果你想使用默认模型以外的模型，则需要安装该模型所需的依赖项。

TogetherAI 的 Deepseek:

pnpm add @ai-sdk/togetherai

注意：请查看最大速率限制 https://docs.together.ai/docs/rate-limits

推理模型配置

本应用使用独立的模型处理推理任务（如研究分析和结构化输出）。可以通过 REASONING_MODEL 环境变量进行配置。

可选配置

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 TogetherAI API Key