Deep Research虽好，奈何囊中羞涩？
OpenAI的Deep Research AI代理无疑是一款强大的研究助手，它可以帮助研究人员自动化地进行文献检索、信息提取和分析，极大地提高了研究效率。然而，想要使用Deep Research，必须订阅ChatGPT Pro，而其每月高达200美元的费用，对于许多研究人员，尤其是学生和独立研究者来说，无疑是一笔不小的开支。
幸运的是，开源社区为我们提供了多种选择。本文将为您介绍四款完全开源的AI研究代理，它们不仅功能强大，而且免费、可定制，是Deep Research的理想替代品。
1. Deep-Research：结构化深度研究的利器
概述：
Deep-Research是一款迭代研究代理，它能够自主生成搜索查询、抓取网站，并使用AI推理模型处理信息。其目标是提供一种结构化的方法来处理深度研究任务。
主要功能：
- 查询生成： 动态生成优化的搜索查询。
- Firecrawl网页抓取： 从网站上提取有用信息。
- o3-Mini模型推理： 使用OpenAI的o3-mini模型进行智能处理。
- 100%开源： 完全可访问和可修改。
GitHub仓库： https://github.com/dzhng/deep-research
2. Open Deep Researcher：异步全面研究的能手
概述：
Open Deep Researcher是一款异步AI研究代理，旨在迭代地进行全面研究。它利用多个搜索引擎、内容提取工具和LLM API来提供详细见解。
主要功能：
- SERP API集成： 自动化迭代搜索查询。
- Jina AI内容提取： 提取和总结网页内容。
- OpenRouter LLM处理： 利用各种开源LLM进行推理。
- 100%开源： 提供定制和部署的灵活性。
GitHub仓库： https://github.com/mshumer/OpenDeepResearcher
3. Firecrawl的Open Deep Research：轻量高效的选择
概述：
Open Deep Research是一款轻量级且高效的AI研究代理，利用Firecrawl搜索和提取机制。它允许用户使用他们选择的任何LLM进行推理，而不是依赖于经过微调的专有模型。
主要功能：
- Firecrawl搜索+提取： 高效地获取和提取相关内容。
- 可定制AI推理： 通过AI SDK支持任何大型语言模型（LLM）。
- 开源&自托管： 对部署和定制拥有完全控制权。
GitHub仓库： https://github.com/nickscamara/open-deep-research
4. Jina AI DeepResearch：全能型研究助手
概述：
Jina AI的DeepResearch是一款高级AI研究助手，它复制了OpenAI的代理搜索、阅读和推理工作流程。它集成了多个搜索引擎，并采用AI驱动的技术来提取和总结相关信息。
关键特性：
- 搜索集成： 使用Gemini Flash、Brave和DuckDuckGo提供多样化的搜索结果。
- AI驱动阅读： 实现了Jina Reader，以高效地提取和总结内容。
- 推理过程： 使用先进的AI模型进行上下文理解。
- 100%开源： 完全可定制和自托管。
GitHub仓库： https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch
如何选择适合自己的AI研究助手？
这四款开源AI研究助手各有特点，您可以根据自己的需求和偏好进行选择：
- 如果您需要一个结构化的深度研究工具，Deep-Research是不错的选择。
- 如果您需要进行全面的异步研究，Open Deep Researcher可能更适合您。
- 如果您追求轻量级和高效性，可以考虑Firecrawl的Open Deep Research。
- 如果您需要一个全能型的研究助手，Jina AI DeepResearch是您的理想之选。
开源AI，让研究更自由
这四款开源AI研究代理为我们提供了Deep Research的强大替代方案。它们不仅功能强大，而且免费、可定制，让研究人员能够在不承担高昂成本的情况下，享受到AI技术带来的便利。开源的力量，让AI研究更加自由、开放和普及。
