Auto-Deep-Research – 香港大學開源的全自動個人 AI 助理

Auto-Deep-Research 是由香港大學黃超教授實驗室開發的一個開源全自動個人 AI 助手，旨在為用戶提供高效的深度研究支持。作為 OpenAI Deep Research 的開源替代品，該工具基于 AutoAgent 框架，采用模塊化的多 Agent 結構，包含 Web Agent、Coding Agent 和 Local File Agent，專注于互聯網信息檢索、編程任務及本地文件解析。

Auto-Deep-Research是什么

Auto-Deep-Research 是香港大學黃超教授實驗室推出的一款開源全自動個人 AI 助手，旨在作為 OpenAI Deep Research 的替代方案。該助手基于 AutoAgent 框架開發，專注于深度研究功能，采用了模塊化的多 Agent 架構，涵蓋 Web Agent、Coding Agent 與 Local File Agent。各個 Agent 分別負責互聯網信息的搜索、編程的實現與調試，以及多格式文件的解析。它支持多種大語言模型（LLM），如 Anthropic、OpenAI、Mistral 和 Hugging Face，特別基于 Claude-3.5-Sonnet 構建。此外，Auto-Deep-Research 還支持導入瀏覽器 Cookies，以便更好地訪問特定網站。

Auto-Deep-Research的主要功能

• 深度研究功能：能夠自動處理復雜任務，如文件解析、網絡搜索、數據分析與可視化，并生成詳細報告。
• 多語言模型支持：兼容多種大語言模型（LLM），如 Anthropic、OpenAI、Mistral 和 Hugging Face 等。
• 高性價比：基于 Claude-3.5-Sonnet 構建，提供顯著的成本效益，是開源方案中的優選。
• 社區驅動改進：根據用戶反饋，增添了一鍵啟動和增強的 LLM 兼容性等新功能。
• 易于部署：支持通過 Conda 環境或 Docker 安裝，提供詳細的啟動配置選項。

Auto-Deep-Research的技術原理

• 多 Agent 架構：包括 Web Agent（互聯網信息搜索）、Coding Agent（編程實現與調試）和 Local File Agent（文件解析與理解），由核心調度器（Orchestrator Agent）協同工作。
  • Web Agent：專注于無障礙訪問互聯網信息和進行深入搜索。
  • Coding Agent：負責編程實現和調試，具備嚴密的邏輯分析能力。
  • Local File Agent：致力于多格式文件的解析和內容理解。

Auto-Deep-Research的項目地址

• Github倉庫：https://github.com/HKUDS/Auto-Deep-Research

Auto-Deep-Research的應用場景

• 科研與數據分析：研究人員可以利用 Auto-Deep-Research 快速處理和分析數據，自動生成高質量的分析報告。
• 金融與市場分析：金融分析師可以使用該工具追蹤行業動態、評估市場趨勢，生成投資研究報告，輔助數據驅動的決策。
• 教育與學習：學生和教育工作者可以借助 Auto-Deep-Research 進行文獻綜述、整理學習資料，生成學習報告。
• 企業戰略與商業決策：企業可使用該工具進行行業分析、競爭對手研究和商業戰略評估，從而優化產品規劃和市場拓展策略。

常見問題

• 如何安裝 Auto-Deep-Research？：您可以通過 Conda 環境或 Docker 安裝 Auto-Deep-Research，詳細的安裝指南請參考 GitHub 倉庫中的文檔。
• 支持哪些語言模型？：Auto-Deep-Research 支持多種大語言模型，包括 Anthropic、OpenAI、Mistral 和 Hugging Face 等。
• 如何提高訪問特定網站的效率？：您可以通過導入瀏覽器 Cookies 來提升訪問特定網站的效率。