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闫旭隆 233e0ff245 first commit

2025-11-02 18:06:38 +08:00

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智能深度研究系统 (Deep Research System)

基于DeepAgents框架的智能深度研究系统，能够自动搜集信息、验证来源、交叉核对并生成高可信度的研究报告。

功能特性

7步核心流程: 意图分析 → 并行搜索 → 来源验证 → 内容分析 → 置信度评估 → 迭代决策 → 报告生成
3种深度模式: quick（2分钟）、standard（5分钟）、deep（10分钟）
来源分级: Tier 1-4 分级，自动过滤低质量来源
置信度评估: 基于来源可信度（50%）、交叉验证（30%）、时效性（20%）计算
并行搜索: 使用ThreadPoolExecutor实现真正的并发搜索
降级运行: 部分失败不影响整体流程

快速开始

1. 环境准备

激活虚拟环境

conda activate deep_research_env

如果虚拟环境不存在，创建一个：

conda create -n deep_research_env python=3.11
conda activate deep_research_env

安装依赖

pip install -r requirements.txt

2. 配置API密钥

编辑 .env 文件，填写你的API密钥：

# DashScope API配置（阿里云Qwen模型）
DASHSCOPE_API_KEY=your_dashscope_api_key_here

# Tavily搜索API配置
TAVILY_API_KEY=your_tavily_api_key_here

获取API密钥：

DashScope: https://dashscope.aliyun.com/
Tavily: https://tavily.com/

3. 验证安装

运行测试脚本验证Phase 1基础设施：

export PYTHONIOENCODING=utf-8 && python tests/test_phase1_setup.py

如果所有测试通过，说明环境配置成功！

4. 使用示例

# 执行研究（standard模式）
python src/main.py research "Python asyncio最佳实践"

# 使用deep模式
python src/main.py research "量子计算最新进展" --depth deep

# 指定格式和保存
python src/main.py research "机器学习模型部署" --format technical --save

# 查看历史记录
python src/main.py history

# 恢复之前的研究
python src/main.py resume <ID>

项目结构

deep_research/
├── .env                     # 环境变量（不提交）
├── .env.example             # 环境变量模板
├── .gitignore
├── requirements.txt
├── README.md
│
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── config.py            # API配置
│   ├── main.py              # CLI入口
│   │
│   ├── agents/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── coordinator.py   # ResearchCoordinator主Agent
│   │   └── subagents.py     # 6个SubAgent配置
│   │
│   ├── tools/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── search_tools.py  # batch_internet_search
│   │
│   └── cli/
│       ├── __init__.py
│       └── commands.py      # CLI命令
│
├── tests/
│   ├── test_phase1_setup.py  # Phase 1测试
│   ├── test_subagents.py
│   ├── test_tools.py
│   └── test_integration.py
│
└── outputs/                  # 研究报告输出目录
    └── .gitkeep

开发进度

Phase 1: 基础架构搭建
- 创建项目目录结构
- 创建requirements.txt和.env配置文件
- 实现src/config.py（API配置）
- 实现src/tools/search_tools.py（并行搜索工具）
- 测试API连接和批量搜索功能
Phase 2: SubAgent实现
- 实现6个SubAgent配置
- 编写单元测试
- 代码审查
Phase 3: 主Agent实现
- 实现ResearchCoordinator
- 测试迭代流程
- 代码审查
Phase 4: CLI和打磨
- 实现CLI命令
- 实现进度显示和错误处理
- 编写用户文档和集成测试

技术架构

Agent架构（1主 + 6子）

ResearchCoordinator (主Agent)
├── intent-analyzer (意图分析)
├── search-orchestrator (并行搜索)
├── source-validator (来源验证)
├── content-analyzer (内容分析)
├── confidence-evaluator (置信度评估)
└── report-generator (报告生成)

虚拟文件系统

/
├── question.txt
├── config.json
├── search_queries.json
├── iteration_1/
│   ├── search_results.json
│   ├── sources.json
│   ├── findings.json
│   └── confidence.json
├── iteration_decision.json
└── final_report.md

深度模式对比

模式	迭代轮次	目标来源数	置信度目标	并行搜索	预期时长
quick	1-2	5-10	0.6	3	~2分钟
standard	2-3	10-20	0.7	5	~5分钟
deep	3-5	20-40	0.8	5	~10分钟

来源可信度分级

Tier	评分	技术类来源	学术类来源
1	0.9-1.0	官方文档、第一方GitHub、标准组织	同行评审期刊、高引用论文(>100)
2	0.7-0.9	MDN、Stack Overflow高分、大厂博客	会议论文、中等引用(10-100)
3	0.5-0.7	高质量教程、维基百科、社区知识库	-
4	0.3-0.5	论坛讨论、个人博客、社交媒体	-

置信度计算公式

置信度 = 来源可信度×50% + 交叉验证×30% + 时效性×20%

技术栈

Agent框架: DeepAgents
LLM: Qwen-Max (通过DashScope API)
搜索: Tavily API
CLI: Click + Rich
并发: ThreadPoolExecutor

许可证

MIT License

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