Como um projeto de código aberto com protocolo do MIT, o Deep Research oferece total autonomia de pilha de tecnologia. Sua arquitetura foi projetada usando um modelo modular, os componentes principais searchAgent, crawlerEngine e reportGenerator podem ser substituídos de forma independente. Os desenvolvedores são livres para acessar diferentes back-ends de LLM (como GPT-4/Claude, etc.) ou substituir o módulo do mecanismo de pesquisa para oferecer suporte ao Bing/DuckDuckGo e outras alternativas. O sistema de configuração .env do projeto suporta 18 parâmetros ajustáveis, desde as configurações de atraso do rastreador até os resultados do limite de filtragem, que podem ser controlados com precisão.
A comunidade de código aberto gerou várias ramificações em destaque, incluindo a Scholar Edition, que oferece suporte à pesquisa de literatura acadêmica, e a Analytics Edition, que integra a análise visual. Em comparação com o custo mensal de $50+ para ferramentas de pesquisa comerciais, a solução de compilação de código aberto requer apenas custos de chamadas de API. A documentação do projeto descreve detalhadamente o processo de desenvolvimento personalizado, incluindo diretrizes para modificações avançadas, como a adição de novas interfaces de fontes de informação e a modificação de algoritmos de estratégia de pesquisa.
Essa resposta foi extraída do artigoDeep Research: um assistente de pesquisa profunda baseado em IA que fornece ferramentas de pesquisa eficientes e recursos de geração de relatóriosO
