Als Open-Source-Projekt des MIT-Protokolls bietet Deep Research eine vollständige Autonomie des Technologie-Stacks. Seine Architektur ist nach einem modularen Modell aufgebaut, die Kernkomponenten searchAgent, crawlerEngine und reportGenerator können unabhängig voneinander ersetzt werden. Es steht den Entwicklern frei, auf verschiedene LLM-Backends (wie GPT-4/Claude usw.) zuzugreifen oder das Suchmaschinenmodul zu ersetzen, um Bing/DuckDuckGo und andere Alternativen zu unterstützen. Das .env-Konfigurationssystem des Projekts unterstützt 18 einstellbare Parameter, von den Crawler-Verzögerungseinstellungen bis hin zu den Ergebnissen der Filterschwelle, die präzise gesteuert werden können.
Die Open-Source-Gemeinschaft hat mehrere Funktionszweige hervorgebracht, darunter die Scholar Edition, die die akademische Literatursuche unterstützt, und die Analytics Edition, die die visuelle Analyse integriert. Im Vergleich zu den monatlichen Kosten von $50+ für kommerzielle Forschungstools fallen bei der Open-Source-Build-Lösung nur Kosten für API-Aufrufe an. In der Projektdokumentation wird der Prozess der benutzerdefinierten Entwicklung detailliert beschrieben, einschließlich Richtlinien für fortgeschrittene Änderungen wie das Hinzufügen neuer Schnittstellen zu Informationsquellen und die Modifizierung von Algorithmen für Forschungsstrategien.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeep Research: ein KI-gestützter Deep Research-Assistent, der effiziente Recherchetools und Funktionen zur Berichterstellung bietetDie
