Local Deep Research采用分层交互设计满足多样化用户需求。核心界面包含：基于Flask框架开发的网页GUI，提供可视化查询构建器和报告编辑器，适合非技术用户；功能完整的命令行接口(CLI)支持管道操作和结果重定向，方便开发者集成到自动化工作流；即将推出的REST API层将实现与企业知识管理系统的深度对接。
人机交互优化体现在：网页端提供查询建议模板（如”生物医药”类问题自动推荐PubMed来源）；CLI支持批处理模式，可连续处理research_questions.txt中的多个课题；界面语言自适应系统环境，目前已实现中英文切换。教育机构用户反馈，这种多模态交互设计使工具既可用于课堂教学演示，也能嵌入研究生的大型科研项目。
针对特殊需求场景，工具保留底层配置入口。高级用户可通过修改config.py调整LLM温度参数、搜索深度等20余项专业参数，甚至替换默认的BM25检索算法为自定义语义匹配引擎。这种灵活性与易用性的平衡是其被各类用户广泛采纳的关键因素。
この答えは記事から得たものである。ローカル・ディープ・リサーチ：詳細な調査レポートを作成するためのローカルで実行可能なツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 多界面支持使Local Deep Research适应不同技术背景的用户群体
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