DeepResearchAgent 是一个分层多智能体系统，专为深度研究任务和通用任务解决而设计，通过顶层规划智能体协调多个专业底层智能体，实现任务的自动分解和高效执行。
一、主要功能
任务分解与规划
顶层规划智能体能够理解复杂任务的整体需求，将其分解为多个可管理的子任务，并为每个子任务分配合适的底层智能体，确保任务的高效执行。
深度分析与研究
Deep Analyzer：对输入信息进行深入分析，提取关键见解和潜在需求，支持文本和结构化数据等多种数据类型的分析。
Deep Researcher：针对指定主题或问题进行彻底研究，检索并综合高质量信息，自动生成研究报告或知识总结。
自动化浏览器操作
Browser Use：自动化浏览器操作，支持网页搜索、信息提取和数据收集任务，帮助 Deep Researcher 获取互联网上的最新信息。
二、技术原理
分层架构
采用两层结构，顶层规划智能体负责任务的整体规划和协调，底层专业智能体专注于具体任务的执行，这种架构使得系统能够灵活应对复杂多变的任务场景。
异步框架
原始同步框架被重构为异步框架，提高了系统的响应速度和执行效率，优化了多智能体的协作流程。
模块化设计
代码库经过模块化处理，结构更加清晰，便于扩展和维护，易于集成更多的专业智能体。
三、应用场景
学术研究
在学术领域，DeepResearchAgent 可以帮助研究人员快速收集和分析大量文献资料，自动生成研究报告，提高研究效率。
商业分析
企业可以利用该工具进行市场调研、竞争对手分析等，快速获取行业动态和市场趋势，为决策提供数据支持。
知识管理
对于知识密集型企业或机构，DeepResearchAgent 可以帮助整理和总结知识资源，构建知识库，提升知识管理的自动化水平。
四、使用方法
环境准备
使用 Conda 创建 Python 环境并安装依赖，如遇到 Playwright 安装问题，可手动安装。
配置文件
在项目根目录放置 .env 文件，填写必要的 API 密钥和配置信息。
运行示例
以“AI Agent”为例，运行 python examples/run_example.py 即可启动 Deep Researcher 进行研究任务。
扩展应用
用户可以根据需求集成更多专业智能体，扩展系统的功能。
五、适用人群
研究人员
需要快速收集和分析大量文献资料的科研人员。
商业分析师
从事市场调研、行业分析等工作的专业人士。
知识管理专家
负责企业或机构知识资源整理和管理的人员。
技术开发者
希望通过扩展和定制来满足特定需求的开发者。
六、优缺点介绍
优点
高效任务分解：能够将复杂任务自动分解为多个子任务，提高任务执行效率。
强大的分析能力：支持多种数据类型的深度分析，能够提取关键信息。
灵活的扩展性：易于集成更多专业智能体，适应不同应用场景。
异步框架优化：提高系统响应速度和执行效率。
缺点
依赖外部API：部分功能需要依赖外部API，如 Hugging Face 和 OpenAI 等，可能会受到API限制。
配置复杂：初次使用需要配置多个环境变量和API密钥，对新手不够友好。
性能瓶颈：在处理大规模数据时，可能会出现性能瓶颈，需要进一步优化。
分类标签：人工智能、任务自动化、研究工具