English | 中文 | 日本語 | 한국어

🔎 GPT Researcher

GPT Researcher — первый открытый агент глубокого исследования, предназначенный как для веб-, так и для локального исследования по любой заданной задаче.

Агент создаёт подробные, фактические и непредвзятые исследовательские отчёты с цитатами. GPT Researcher предоставляет полный набор параметров настройки для создания специализированных исследовательских агентов под конкретные домены. Вдохновлённый недавними работами Plan-and-Solve и RAG, GPT Researcher решает проблемы дезинформации, скорости, детерминизма и надёжности, обеспечивая стабильную производительность и повышенную скорость за счёт параллельной работы агентов.

Наша миссия — предоставлять людям и организациям точную, непредвзятую и достоверную информацию с помощью AI.

Почему GPT Researcher?

• Объективные выводы при ручном исследовании могут занимать недели, требуя огромных ресурсов и времени.
• LLM, обученные на устаревших данных, могут галлюцинировать и становиться неактуальными для текущих исследовательских задач.
• Существующие LLM имеют ограничения по токенам, недостаточные для генерации длинных исследовательских отчётов.
• Ограниченное количество веб-источников в существующих сервисах приводит к дезинформации и поверхностным результатам.
• Избирательный выбор веб-источников может вносить предвзятость в исследовательские задачи.

Демо

Установка как Claude Skill

Расширьте возможности глубокого исследования Claude, установив GPT Researcher как Claude Skill:

npx skills add assafelovic/gpt-researcher

После установки Claude сможет использовать возможности глубокого исследования GPT Researcher непосредственно в ваших разговорах.

Архитектура

Основная идея — использовать агентов «планировщика» и «исполнителя». Планировщик генерирует исследовательские вопросы, агенты-исполнители собирают релевантную информацию. Затем издатель агрегирует все результаты в комплексный отчёт.

Шаги:

• Создание специализированного агента на основе исследовательского запроса.
• Генерация вопросов, которые в совокупности формируют объективное мнение по задаче.
• Использование агента-краулера для сбора информации по каждому вопросу.
• Суммаризация и отслеживание источников для каждого ресурса.
• Фильтрация и агрегация резюме в итоговый исследовательский отчёт.

Руководства

• Как это работает
• Как установить
• Живое демо

Возможности

• 📝 Генерация подробных исследовательских отчётов на основе веб-данных и локальных документов.
• 🖼️ Умный парсинг и фильтрация изображений для отчётов.
• 🍌 Встроенные изображения, сгенерированные AI, с использованием Google Gemini (Nano Banana) для визуальных иллюстраций.
• 📜 Генерация подробных отчётов объёмом более 2 000 слов.
• 🌐 Агрегация более 20 источников для объективных выводов.
• 🖥️ Фронтенд доступен в облегчённой (HTML/CSS/JS) и production-ready (NextJS + Tailwind) версиях.
• 🔍 Веб-скрапинг с поддержкой JavaScript.
• 📂 Сохранение памяти и контекста на протяжении всего исследования.
• 📄 Экспорт отчётов в PDF, Word и другие форматы.

📖 Документация

См. Документацию:

• Руководства по установке и настройке
• Параметры конфигурации и кастомизации
• Примеры использования
• Полный справочник API

⚙️ Начало работы

Установка

1. Установите Python 3.11 или новее. Руководство.

2. Клонируйте проект и перейдите в директорию:

   bashКопировать

   git clone https://github.com/assafelovic/gpt-researcher.git
   cd gpt-researcher

3. Настройте API-ключи, экспортировав их или сохранив в файле .env:

   bashКопировать

   export OPENAI_API_KEY={Your OpenAI API Key here}
   export TAVILY_API_KEY={Your Tavily API Key here}