Deep Research Agent

Deep Research Agent 简介

Deep Research Agent 是一个以文档为驱动的代理人工智能研究系统，旨在通过持久的上下文管理和工具集成，帮助进行全面的分析。其核心理念包括：

1. 文档中心化记忆：利用持久文档保持上下文关系并追踪进度，解决语言模型的上下文窗口限制问题。
2. 结构化沟通：在共享的临时记录中记录所有信息，确保不会丢失重要数据。
3. 工具增强：借助专业工具进行最新信息的收集和分析。
4. 用户主导：作为协作伙伴，通过清晰的文档和决策点保持用户的控制权。

使用场景

Deep Research Agent 可以应用于多种研究和分析场景，例如：

• 市场分析：用户可以分析特定公司的股票表现，包括价格变化及其原因，例如分析 NVIDIA 最近的股票表现。
• 信息收集：快速查找和聚合关于特定主题的信息，通过动态网页抓取和语义搜索获取相关数据。
• 报告生成：自动生成详细的研究报告，包括分析结果和数据可视化。

使用示例

用户可以通过简单的命令运行分析查询，例如：

python3 deep_research_agent.py "Perform a detailed analysis on the recent trend of NVDA stock."

系统将生成一个研究计划，执行分析脚本，并输出全面的分析报告。

特点

• 动态网页抓取：使用 Playwright 可靠抓取现代网页应用程序。
• 并行处理：高效处理多个 URL，提高效率。
• 智能内容提取：过滤噪音，提取有意义的内容并进行格式化。
• 错误处理：提供详细的日志记录，便于调试和处理错误。

Deep Research Agent 因其强大的功能和易用性，适用于学术研究、市场分析以及各种需要深度信息采集和分析的场合。