无需200美元订阅费：OpenAI Deep Research的开源替代方案

当OpenAI将Deep Research作为每月200美元Pro计划的一部分推出时，开发者们立刻提出了两个诉求：按实际使用的token付费，以及连接自己的模型。对于大多数人来说，每周花两百美元做几个复杂的研究任务实在不够划算。

来自HKUDS的研究团队从他们的AutoAgent框架中提取了研究智能体，并将其打包为独立仓库HKUDS/Auto-Deep-Research。该项目可在本地运行，自动配置隔离的Docker环境，并通过自定义LLM提供商浏览网页。

项目内部结构

Auto-Deep-Research执行多步骤信息收集。你提出一个复杂问题，智能体会制定计划、搜索文章、访问网站、解析页面，并将发现综合成最终报告。

该架构借鉴了多个智能体系统组件：

• 在Docker中隔离执行环境，安全运行浏览器和脚本
• 集成LiteLLM，支持OpenAI、Anthropic、Gemini、Mistral、HuggingFace模型，以及通过vLLM运行本地权重
• 支持带或不带原生函数调用能力的模型
• 能够向智能体传入本地文件进行分析

在GAIA基准测试中，该项目在开源智能体实现中展现出不错的表现。

快速启动与Docker运行

你需要安装Docker和Python 3.10。该工具会自动为你的处理器架构（x86或ARM）拉取相应的容器镜像，无需手动构建Dockerfile。

在虚拟环境中安装包：

conda create -n auto_deep_research python=3.10
conda activate auto_deep_research
git clone https://github.com/HKUDS/Auto-Deep-Research.git
cd Auto-Deep-Research
pip install -e .

接下来，创建包含API密钥的.env文件。无需填写所有字段——只需添加你计划使用的提供商的密钥即可。

使用不同模型运行

默认情况下，该工具使用claude-3-5-sonnet-20241022，但你可以通过环境变量在启动命令前覆盖模型。

如果使用Anthropic：

# в .env задаем ANTHROPIC_API_KEY
auto deep-research

使用OpenAI：

# в .env задаем OPENAI_API_KEY
COMPLETION_MODEL=gpt-4o auto deep-research

如果你想通过OpenRouter或官方API运行廉价的DeepSeek-R1：

# через OpenRouter
OPENROUTER_API_KEY=your_key COMPLETION_MODEL=openrouter/deepseek/deepseek-r1 auto deep-research

# напрямую через DeepSeek
DEEPSEEK_API_KEY=your_key COMPLETION_MODEL=deepseek/deepseek-chat auto deep-research

也支持Groq的快速蒸馏模型：

GROQ_API_KEY=your_key COMPLETION_MODEL=groq/deepseek-r1-distill-llama-70b auto deep-research

如果默认端口12346已被其他服务占用，该工具接受--container_name和--port参数。

实用细节：认证与文件

研究智能体的一个常见痛点是付费墙和受限网站。当机器人遇到需要登录的页面时，就会卡住。

作者添加了将浏览器Cookie直接传入运行智能体的容器的方法。仓库中有一个metachain/environment/cookie_json/文件夹，你可以将导出的JSON格式Cookie放入其中。之后，智能体就可以在你的登录状态下浏览封闭门户或科学数据库。

你也可以加载自己的文档。智能体会将上传文件中的数据与网络信息进行交叉引用，并在形成结论时考虑上下文。

局限性与不足之处

该项目还很新，所以有不少不足之处：

• 目前还没有完整的Web界面——一切都在控制台中运行（开发者承诺在后续版本中添加GUI）
• 仓库文档较为简略；配置细节有时需要深入研究AutoAgent包的源代码
• 如果智能体在复杂页面上陷入循环，使用推理模型时的token消耗可能会高得惊人

适合人群

Auto-Deep-Research适合任何需要详细技术或产品评测但不想为OpenAI的Pro计划支付过高费用的人。将其与本地vLLM或价格实惠的DeepSeek API搭配使用，能让你以极低的成本获得一个便捷的工作工具。如果你已经配置好了Docker，部署只需五分钟。