🔍 Deep Research：18.8k Stars 的 AI 调研助手，能自己迭代搜索、爬网页、写报告
一个不到 500 行代码的 AI 调研 Agent，扔个主题它就自己搜、自己读、自己总结
老实说，每次要做竞品分析或者技术调研的时候，我最烦的就是在 Google 和几十个 Tab 之间来回切换。OpenAI 的 Deep Research 很强，但 API 调用贵得要命。dzhng/deep-research 这玩意就是来解决这个问题的——一个开源的、能自动迭代搜索的深度调研 Agent。
项目地址：dzhng/deep-research | ⭐ 18.8k | 🛠 TypeScript | 📜 MIT
它是怎么工作的？
说白了就是一个循环：提问 → 搜索 → 读结果 → 记要点 → 追问 → 再搜。每次迭代减少 depth 值，depth 降到 0 就输出报告。
牛逼的地方在于，它把 SERP 搜索 + 网页抓取 + LLM 分析 串在一起了，而且支持并发处理，不是一个个爬。
最骚的是整个核心逻辑不到 500 行代码，想改逻辑直接看源码就懂了，没啥魔法。流式图直接放 README 里了——就是标准的递归研究方法。
一行命令跑起来
git clone https://github.com/dzhng/deep-research.git
cd deep-research
npm install
配两个 key 就完事：
FIRECRAWL_KEY="fcy_你的key"
OPENAI_KEY="sk-你的key"
想白嫖的话也可以用本地 LLM，把 OPENAI_KEY 注释掉，换上：
OPENAI_ENDPOINT="http://localhost:1234/v1"
OPENAI_MODEL="你的模型名"
然后直接跑：
npm start
它会先问你研究主题，然后弹几个 follow-up 问题确认方向，接着就开始自动搜了。最终报告存成 report.md。
深度和广度参数
你可以调两个参数来控制搜索策略：
举个例子：breadth=5, depth=3 的话，理论上要搜 5 + 5² + 5³ = 155 次，够你研究一个领域了。
踩坑记录
免费版 Firecrawl 有 rate limit，如果你用免费版建议设 CONCURRENCY_LIMIT=1，不然会 429。有付费版可以拉高并发，跑得飞快。
另外 DeepSeek R1 配合这个项目效果不错，设个 Fireworks key 就能自动切过去：
FIREWORKS_KEY="你的key"
系统检测到 FIREWORKS_KEY 就自动用 R1 代替 o3-mini。