论文利器！！最强开源 AI 研究 Agent gpt-researcher

项目简介

GPT Researcher 是一个智能体代理，专为各种任务的综合在线研究而设计。

代理可以生成详细、正式且客观的研究报告，并提供自定义选项，专注于相关资源、结构框架和经验报告。受最近发表的Plan-and-Solve 和RAG 论文的启发，GPT Researcher 解决了速度、确定性和可靠性等问题，通过并行化的代理运行，而不是同步操作，提供了更稳定的性能和更高的速度。

我们的使命是利用人工智能的力量，为个人和组织提供准确、客观和事实的信息。

为什么选择GPT Researcher?

• 因为人工研究任务形成客观结论可能需要时间和经历，有时甚至需要数周才能找到正确的资源和信息。

• 目前的LLM是根据历史和过时的信息进行训练的，存在严重的幻觉风险，因此几乎无法胜任研究任务。

• 网络搜索的解决方案（例如 ChatGPT + Web 插件）仅考虑有限的资源和内容，在某些情况下会导致肤浅的结论或不客观的答案。

• 只使用部分资源可能会在确定研究问题或任务的正确结论时产生偏差。

架构

主要思想是运行“ 计划者 ”和“ 执行 ”代理，而 计划者 生成问题进行研究，“ 执行 ”代理根据每个生成的研究问题寻找最相关的信息。最后，“ 计划者 ”过滤和聚合所有相关信息并创建研究报告。

代理同时利用 gpt3.5-turbo 和 gpt-4o（128K 上下文）来完成一项研究任务。我们仅在必要时使用这两种方法对成本进行优化。 研究任务平均耗时约 3 分钟，成本约为 ~0.1 美元 。

详细说明

• 根据研究搜索或任务创建特定领域的代理。

• 生成一组研究问题，这些问题共同形成答案对任何给定任务的客观意见。

• 针对每个研究问题，触发一个爬虫代理，从在线资源中搜索与给定任务相关的信息。

• 对于每一个抓取的资源，根据相关信息进行汇总，并跟踪其来源。

• 最后，对所有汇总的资料来源进行过滤和汇总，并生成最终研究报告。

特性

• 📝 生成研究问题、大纲、资源和课题报告

• 🌐 每项研究汇总超过20个网络资源，形成客观和真实的结论

• 🖥️ 包括易于使用的web界面 (HTML/CSS/JS)

• 🔍 支持JavaScript网络资源抓取功能

• 📂 追踪访问过和使用过的网络资源和来源

• 📄 将研究报告导出为PDF或其他格式...

📖 文档

请参阅此处，了解完整文档：

• 入门（安装、设置环境、简单示例）

• 操作示例（演示、集成、docker 支持）

• 参考资料（API完整文档）

• Tavily 应用程序接口集成（核心概念的高级解释）