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标签： 深度研究

  • Hello-Agents：69K Star 的《从零开始构建智能体》——Datawhale 出品的中文 Agent 系统性实战教程

    Hello-Agents：69K Star 的《从零开始构建智能体》——Datawhale 出品的中文 Agent 系统性实战教程

    Hello-Agents 项目主视觉
    Hello-Agents——《从零开始构建智能体》开源教程

    项目简介

    Hello-Agents 是 Datawhale 开源社区出品的系统性智能体（AI Agent）中文实战教程——《从零开始构建智能体》，16 章内容从智能体原理、经典范式（ReAct / Plan-and-Solve / Reflection）一路讲到自研 Agent 框架、记忆与 RAG、MCP 通信协议、Agentic RL 训练与多智能体综合项目，目标是带你从大语言模型的”使用者”蜕变为智能体系统的”构建者”。目前已斩获 69,381 Stars，并曾登顶 GitHub Trending，是当下最热门的中文 Agent 学习资源之一。

    与 Dify、Coze、n8n 这类”流程驱动”的低代码 Agent 平台不同，Hello-Agents 的重心是教你构建 AI 原生（AI Native）智能体——真正以 LLM 推理驱动决策的 Agent。教程配套自研轻量框架 HelloAgents（基于 OpenAI 原生 API 从零实现），让你兼具”用轮子”与”造轮子”的能力。

    安装要求和过程

    环境要求

    • Python 3.10+（具备基础 Python 编程能力即可，无需模型训练背景）
    • 任意一个 LLM API Key（OpenAI 兼容接口，如 DeepSeek、通义千问、GLM 等国产模型均可）
    • 可选：Jupyter Notebook / VS Code，用于运行配套代码

    快速开始

    # 1. 克隆仓库（含全部 16 章文档 + 配套代码）
git clone https://github.com/datawhalechina/hello-agents.git
cd hello-agents

# 2. 安装自研教学框架 HelloAgents（V1.0.0）
pip install helloagents

# 3. 配置模型 API（OpenAI 兼容接口均可）
export LLM_API_KEY="your-api-key"
export LLM_BASE_URL="https://api.deepseek.com/v1"

# 4. 跟随章节运行 code/ 目录下的配套代码

    不想装环境？可直接在线阅读：国内加速站 | GitHub Pages；官方还提供带 Datawhale 水印的免费 PDF 版本下载。

    核心功能

    • 16 章完整学习路径：五大部分层层递进——智能体与 LLM 基础 → 亲手实现 ReAct / Plan-and-Solve / Reflection 经典范式 → 记忆·RAG·上下文工程·通信协议等高级技术 → 综合案例 → 毕业设计，每章配可运行代码。
    • 自研教学框架 HelloAgents：不依赖任何重型框架，基于 OpenAI 原生 API 从零构建 Agent 框架，穿透 LangGraph / AutoGen 等框架表象理解底层原理。
    • Agentic RL 训练实战：第十一章覆盖从 SFT 到 GRPO 的 LLM 训练全流程，是少有的把”训练智能体模型”讲透的中文教程。
    • MCP / A2A / ANP 协议解析：系统讲解智能体通信协议，配合智能旅行助手案例演示 MCP 与多智能体协作的真实应用。
    • 丰富的 Extra 番外篇：Agent 面试题总结、GUI Agent / Web Agent 实战、Agent Skills 与 MCP 对比、Agent 自进化、Skill 写作最佳实践等 13+ 篇社区共创内容持续更新。

    典型使用场景

    1. 系统学习 Agent 开发的工程师/学生：按五大部分循序渐进，从手写 ReAct 循环到构建自己的多智能体应用，毕业设计产出可写进简历的完整项目；番外篇的 Agent 面试题总结对求职者尤其实用。
    2. 复现深度研究智能体（DeepResearch Agent）：第十四章手把手复现自动化深度研究智能体，理解 OpenAI Deep Research 类产品的任务规划、搜索、综合报告全链路。
    3. 构建多智能体模拟应用：第十五章”赛博小镇”将 Agent 与游戏结合，模拟社会动态，是学习 Generative Agents（斯坦福小镇）范式的中文最佳实践入口。

    推荐理由

    市面上 Agent 教程要么是框架 API 说明书，要么是零散博客，而 Hello-Agents 是我见过体系最完整的中文 Agent 教程：它不满足于教你调用 LangGraph，而是带你从零造一个框架出来——这种”造轮子”式学习对建立底层直觉极其有效。内容覆盖也足够前沿：上下文工程、MCP 协议、GRPO 训练、Agent 自进化这些 2025-2026 年的热点全部收录，且持续更新。Datawhale 社区运营成熟，配套读者群、视频课共创、社区精选投稿一应俱全，完全免费开源。一周内 Star 从 1 万飙到近 7 万足以说明其质量。给想在”Agent 元年”入场的中文开发者：这就是那本该收藏的教科书。

    下载地址

    项目数据：69,381 Stars | 语言：Python / Markdown | 出品：Datawhale 开源社区（数据截至 2026-07-29）

  • Last 30 Days —— 由点赞、转发和真金白银评分的 AI 全网搜索引擎

    Last 30 Days —— 由点赞、转发和真金白银评分的 AI 全网搜索引擎

    项目简介

    /last30days 是一个 AI Agent 技能（Agent Skill），它能在 Reddit、X（Twitter）、YouTube、Hacker News、Polymarket、TikTok、arXiv、小红书等 19+ 个平台并行检索任意话题，按真实用户互动（点赞、转发、交易量）评分，再由 AI Agent 合成一份带引用的 30 天情报简报。

    它的核心理念是：“Google 聚合编辑，/last30days 搜索人”——每个平台都是围墙花园，但你可以自带钥匙，让一个 Agent 同时搜索所有平台，告诉你什么真正重要。

    工作流与安装

    核心功能

    • 19+ 信息源并行检索：Reddit（免 API Key）、X/Twitter、YouTube 全文转写、Hacker News、Polymarket 预测市场、GitHub API 实时数据、TikTok、Instagram Reels、arXiv 论文、Techmeme 科技新闻、Digg AI 1000 账号聚合、LinkedIn、Threads、Bluesky、StockTwits、小红书、Pinterest 等。社区贡献者持续添加新源。
    • 真实互动评分：1500 赞的 Reddit 帖 > 没人读的博客；$66K 交易量的 Polymarket 赔率 > 专家猜测；360 万播放的 TikTok > 新闻稿。社交相关性优先于 SEO 相关性。
    • 发现模式（Discovery Mode）：输入 /last30days what's exploding in AI agents? 自动切换为话题发现引擎，扫描 Reddit 分类、HN 热帖、Digg AI 1000 feed 和 X，由 Agent 评审后输出 5-10 个动量排名话题。
    • 跨平台对比：/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip 输出架构/记忆/安全/适用场景的并排对比表，Star 数实时从 GitHub API 拉取。
    • 零配置开箱即用：Reddit / HN / Polymarket / GitHub 无需任何 Key 即可使用；首次运行设置向导在 30 秒内解锁 X、YouTube、TikTok、arXiv 等更多源。
    19+ 信息源总览

    安装要求与过程

    环境要求：

    • Claude Code（推荐）：自动通过 marketplace 更新
    • Node.js 18+（用于 npx skills 安装）
    • Python 3.10+（可选，用于脚本模式）
    • Grok Build CLI / OpenClaw（对应宿主）

    快速安装步骤：

    Claude Code（推荐）：

    /plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill

    Codex / Cursor / Copilot / Gemini CLI 等 50+ Agent Skills 宿主：

    npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g

    Grok Build CLI：

    grok plugin install mvanhorn/last30days-skill

    OpenClaw：

    clawhub install last30days-official

    安装后在任意项目中运行 /last30days <话题> 即可开始研究。首次运行会弹出配置向导，引导你解锁更多需要认证的信息源。

    典型使用场景

    • 会议前调研：/last30days Peter Steinberger —— 不只是 LinkedIn 2023 年的旧资料，而是他本月加入 OpenAI Codex 团队、23 个 PR 以 85% 合并率合并、r/ClaudeCode 上 227 赞讨论的最新动态。
    • 招聘信号分析：/last30days Listen Labs --hiring-signals —— 从招聘页面变化推断公司战略方向：是否在扩张企业安全、客户成功或基础设施团队。
    • 热点追踪：/last30days what's exploding in AI agents? —— 发现模式下输出动量排名的新兴话题，每条附带跨平台数据和 /last30days "<话题>" 一键跟进命令。
    • 工具选型决策：/last30days OpenClaw vs Hermes vs Paperclip —— 并排对比表 + 架构差异 + 适用场景，Star 数实时拉取而非过时博客数据。
    • 旅行规划：/last30days Universal Epic Universe —— 社区真实反馈：哪些项目在建、排队时间多长、年票何时开放。

    推荐理由

    这个项目解决了一个 Google 和 ChatGPT 都无法解决的问题：跨平台的实时社会信号聚合。Google 不碰 Reddit 评论和 X 帖子；ChatGPT 有 Reddit 合作但搜不了 X 或 TikTok；Gemini 有 YouTube 但没有 Reddit。每个平台都是孤岛，而 /last30days 用 Agent 把它们桥接起来。

    54K+ Stars、175 个合并 PR（其中 122 个来自 52 位社区贡献者）、支持 50+ 编程助手宿主——这已经从一个个人工具成长为社区基础设施。对于需要快速了解任意领域最新动态的人来说，这是目前最全面的开源方案。

    下载地址

  • OpenHuman：本地优先的个人 AI 超级大脑，连续 9 天登顶 GitHub 趋势榜（35K+ Stars）

    OpenHuman：本地优先的个人 AI 超级大脑，连续 9 天登顶 GitHub 趋势榜（35K+ Stars）

    OpenHuman 界面演示

    项目简介

    OpenHuman 是一个「本地优先」的个人 AI 超级智能体：它既是一个能记住你全部生活与工作数据的大脑（Brain），又是一个能编排智能体舰队与工作流的指挥官（Orchestrator），还是一个能在你话音未落时就完成资料搜集的深度研究员（Deep Researcher）。项目由 tinyhumansai 团队用 Rust 打造，上线一周即连续 9 天登顶 GitHub 趋势榜，目前已收获 35,000+ Stars。

    安装要求和过程

    环境要求：OpenHuman 是 UI 优先的桌面应用，普通用户无需命令行、无需配置文件，几次点击即可从安装到可用。支持 macOS / Windows / Linux 三大平台。

    普通用户（推荐）：直接从官网或 GitHub Releases 下载对应平台安装包即可。

    • 官网下载：https://tinyhumans.ai/openhuman
    • GitHub Releases：https://github.com/tinyhumansai/openhuman/releases/latest
    • 终端安装：支持 Homebrew、Debian/Ubuntu .deb、AUR 及安装脚本，详见仓库 INSTALL.md。

    从源码构建（贡献者）：

    1. 安装依赖：Git、Node.js 24+、pnpm 10.10.0、Rust 1.93.0（含 rustfmt + clippy）、CMake、Ninja、ripgrep 及桌面构建前置工具。
    2. Fork 并克隆仓库，先执行 git submodule update --init --recursive，再运行 pnpm install。
    3. 开发调试：pnpm dev（Web UI）、pnpm --filter openhuman-app dev:app（桌面端）。

    核心功能

    OpenHuman 记忆构建示意图

    • 记忆树 + Obsidian 知识库：把你的数据压缩成带评分的 Markdown 树，存在本机 SQLite 里，并镜像为可打开编辑的 Obsidian 库——不是「向量黑盒」，记忆看得见、改得动。
    • 海量集成：100+ OAuth 集成、5,000+ MCP 服务器、90,000+ Skills，一键接入 Gmail、Notion、GitHub、Slack；自动抓取每 20 分钟同步一次，让智能体「今早就拿到明天的上下文」。
    • 潜意识后台循环（Subconscious）：在你停止输入后仍持续思考，比对世界变化、推进目标、生成晨间简报。
    • TokenJuice 压缩：工具输出在进入模型前先压缩，信息不变但 Token 最多减少 80%，让「大脑」跑得起也养得起。
    • 智能体编排（图而非循环）：基于开源 tinyagents 的检查点图运行，可暂停等人工、重启后续跑、卡住自动纠偏；子智能体舰队最深可派生三级。

    典型使用场景

    OpenHuman 智能体编排示意图

    • 个人第二大脑：连接邮箱、日历、代码仓库、笔记与聊天记录，一次同步即可让智能体全面（压缩后）掌握你的上下文，无需数周「养成期」，随时问它「我这周的进展」「谁在等我回复」。
    • 多智能体统一指挥台：通过 Signal 协议端到端加密的智能体互联，把 Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermes 等工具接进来，用 OpenHuman 统一编排调度，密钥永不落盘。
    • 会议与自动化助理：以头像+声音自动加入 Meet / Zoom / Teams / Webex 会议，实时转写、按名应答、会后生成带待办的纪要；可视化工作流（灵感来自 n8n / Zapier）由智能体自动提议、你在画布上审核后保存。

    OpenHuman 可视化工作流画布

    推荐理由

    用下来最打动我的是它对「隐私」和「记忆」的执念。开启一键 Privacy Mode 后，所有推理都不会离开本机，且由 Rust 核心强制执行；日常数据在设备端加密、密钥走系统钥匙串、敏感操作有审批闸门。相比要么云端黑盒、要么需要数周喂上下文的同类产品，OpenHuman 让「几分钟就懂你」成为现实，还自带模型路由、浏览器、语音、图像/视频生成等一整套原生工具，一个订阅打通全部。需要留意的是它目前仍是 Early Beta，且采用 GPL-3.0 许可证，商业集成前请评估其传染性。

    下载地址

    项目数据截至发布时：35,000+ Stars · Rust · GPL-3.0 · Early Beta。开源世界迭代飞快，具体以官方仓库为准。

  • DeerFlow：字节跳动开源的超级智能体运行时，77.8K Stars 登顶 GitHub Trending

    DeerFlow：字节跳动开源的超级智能体运行时，77.8K Stars 登顶 GitHub Trending

    DeerFlow

    项目简介

    DeerFlow（Deep Exploration and Efficient Research Flow） 是字节跳动开源的一款「超级智能体运行时（Super Agent Harness）」——它把沙箱、记忆、工具、技能、子智能体和消息网关整合在一起，让 AI 智能体能够自主完成从几分钟到数小时不等的长程任务：研究、写代码、做报告、生成幻灯片，几乎无所不能。

    截至发稿，DeerFlow 在 GitHub 上已收获约 77,800+ Stars，并在 2026 年 2 月 DeerFlow 2.0 发布后一度登顶 GitHub Trending 榜首。

    环境要求与安装过程

    环境要求：Python 3.12+、Node.js 22+；推荐使用 Docker 部署（本地评估建议 4 核 8G，长期运行服务器建议 8 核 16G 起）。Linux + Docker 是推荐的生产部署环境，macOS/Windows 更适合作为开发评估环境。

    快速开始：

    # 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git
cd deer-flow

# 2. 运行安装向导（约 2 分钟，交互式选择 LLM 提供商、搜索引擎、沙箱等）
make setup

# 3. 用 Docker 启动（推荐）
make docker-init    # 首次拉取沙箱镜像
make docker-start   # 启动服务

# 之后访问 http://localhost:2026

    随时可运行 make doctor 检查配置并获取修复建议。官方推荐搭配 Doubao-Seed-2.0-Code、DeepSeek v3.2 或 Kimi 2.5 等模型运行。

    DeerFlow 与姊妹项目 LLM Space
    配套桌面工具 LLM Space：可原型化智能体思路、逐步检查每一步、回放失败并做性能基准测试

    核心功能

    • 技能与工具（Skills & Tools）：技能是让 DeerFlow「无所不能」的核心。每个技能是一个结构化的 Markdown 能力模块，内置研究、报告生成、幻灯片制作、网页、图像与视频生成等；技能按需渐进加载，保持上下文窗口精简，对 token 敏感的模型也很友好。
    • 子智能体（Sub-Agents）：主智能体可即时派生子智能体，每个拥有独立作用域的上下文、工具与终止条件，尽可能并行执行并汇总结构化结果，最终由主智能体综合成连贯输出。
    • 沙箱与文件系统：沙箱感知的执行环境，让智能体安全地运行代码、读写文件，处理更复杂的多步任务。
    • 长期记忆：跨会话持久记住你的画像、偏好与积累的知识——写作风格、技术栈、常用工作流，用得越多越懂你。记忆本地存储，完全由你掌控。
    • 开放集成：基于 LangGraph 与 LangChain 构建，支持 MCP Server、多模型提供商、Claude Code / Codex CLI 集成、IM 渠道、飞书/Lark 集成以及 LangSmith / Langfuse 等可观测性追踪。

    典型使用场景

    • 深度研究报告：作为最初的 Deep Research 框架，DeerFlow 擅长针对复杂主题自动检索、爬取、交叉验证并输出结构化研究报告，甚至生成播客音频。
    • 内容与办公自动化：社区已用它构建数据管道、生成幻灯片、搭建仪表盘、自动化内容工作流——一个 harness 覆盖多类办公与创作任务。
    • 长程复杂任务编排：借助子智能体并行拆解、沙箱执行与长期记忆，适合需要数分钟到数小时、涉及多步骤和多工具协作的自动化流程。

    推荐理由

    DeerFlow 最打动我的地方，是它从「一个 Deep Research 框架」进化成了「开箱即用又高度可扩展的超级智能体运行时」。2.0 版本完全重写，把智能体真正落地干活所需的基础设施——文件系统、记忆、技能、沙箱、子智能体——全部内置。你既可以拿来即用，也可以拆开改造成自己的东西。加之字节跳动背书、MIT 许可、活跃维护和庞大社区，无论是想学习智能体架构，还是想搭一套自己的自动化工作台，DeerFlow 都非常值得一试。

    下载地址

    开源许可：MIT｜主要语言：Python｜Stars：约 77.8K

  • Open Deep Research：LangChain 官方开源的深度研究智能体，模型与搜索全可替换

    Open Deep Research：LangChain 官方开源的深度研究智能体，模型与搜索全可替换

    Open Deep Research

    Open Deep Research 是 LangChain 官方开源的一个「深度研究智能体（Deep Research Agent）」——简单、可配置、完全开源，能跨多种模型提供商、搜索工具和 MCP 服务器工作，性能可媲美众多主流深度研究产品（在 Deep Research Bench 排行榜上曾进入前列）。

    一句话简介

    一个把「深度研究」这一最热门的 Agent 应用完整开源、可自由替换模型与搜索后端的研究智能体：你提一个复杂问题，它自动规划、并发检索、压缩证据，并产出一份带引用的高质量研究报告。

    安装要求与快速上手

    环境要求：Python 3.11（推荐），使用 uv 管理虚拟环境；需要至少一个 LLM 提供商的 API Key（默认 OpenAI），以及一个搜索 API（默认 Tavily）。

    # 1. 克隆仓库并创建虚拟环境
git clone https://github.com/langchain-ai/open_deep_research.git
cd open_deep_research
uv venv
source .venv/bin/activate   # Windows: .venv\Scripts\activate

# 2. 安装依赖
uv sync

# 3. 配置环境变量（模型、搜索工具等）
cp .env.example .env

# 4. 本地启动 LangGraph 服务，打开 Studio UI
uvx --refresh --from "langgraph-cli[inmem]" --with-editable . --python 3.11 langgraph dev --allow-blocking

    启动后会自动打开 LangGraph Studio UI，在 messages 输入框里提问并点击 Submit 即可，还能在 “Manage Assistants” 里切换不同配置。

    Open Deep Research 架构流程图

    核心功能

    • 全流程自动研究：自动完成”任务规划 → 并发检索 → 结果摘要 → 证据压缩 → 撰写带引用的最终报告”整条链路。
    • 模型自由组合：基于 init_chat_model() 兼容几乎所有主流 LLM，且摘要 / 研究 / 压缩 / 报告撰写四个环节可分别指定不同模型（如 gpt-4.1-mini 摘要、gpt-5 或 Claude Sonnet 4 做研究）。
    • 搜索后端可插拔：默认 Tavily，同时支持 Anthropic / OpenAI 的原生联网搜索，并完整兼容 MCP 服务器，可接入自定义工具。
    • 基准可评测：内置对接 Deep Research Bench（100 道博士级研究任务，覆盖 22 个领域），用 RACE 分数量化研究报告质量。
    • 部署方式多样：支持本地 LangGraph Studio 调试、LangGraph Platform 托管部署，以及面向非技术用户的 Open Agent Platform（OAP）可视化配置。

    Open Deep Research 在 LangGraph Studio 中运行

    典型使用场景

    • 行业 / 竞品调研报告：输入”分析某赛道 2025 年主流玩家与技术路线”，自动检索多来源并输出结构化、带引用的调研报告。
    • 学术与技术综述：面对博士级、跨领域的复杂问题，自动拆解子问题、并发检索文献并汇总成论证严谨的综述。
    • 企业内部知识 Agent：借助 MCP 接入内部数据源与自定义搜索，搭建可私有化部署、可替换模型的企业级深度研究助手。

    推荐理由

    市面上”深度研究”功能大多藏在闭源产品里，而 Open Deep Research 把这套能力彻底开源、模块化，最大的价值在于”每一层都能换”：换模型、换搜索、换部署方式都只是改配置。它由 LangChain 官方维护、有配套免费课程和详尽评测数据，既适合想理解 Deep Research 内部原理的开发者拆解学习，也适合企业作为自研研究 Agent 的高质量起点。如果你正想做一个能自动查资料、写报告的 Agent，这是目前最值得参考的开源实现之一。

    下载地址

    项目数据：约 12.4K Stars · 1.75K Forks · 语言 Python · 许可证 MIT（数据截至 2026 年 7 月）。