DeepResearch
Tongyi Deep Research, der führende Open-Source-Deep-Research-Agent
Entdecken und testen Sie ein großes KI-Modell, das für tiefgehende Forschung durch Online-Demos entwickelt wurde.
Aus der README
pip install -r requirements.txt
- SERPERKEYID: Get your key from Serper.dev for web search and Google Scholar
- JINAAPIKEYS: Get your key from Jina.ai for web page reading
- APIKEY/APIBASE: OpenAI-compatible API for page summarization from OpenAI
- DASHSCOPEAPIKEY: Get your key from Dashscope for file parsing
- SANDBOXFUSIONENDPOINT: Python interpreter sandbox endpoints (see SandboxFusion)
- MODELPATH: Path to your model weights
Auszüge aus der Projekt-README zu GitHub. Das Urheberrecht und die Lizenzen verbleiben bei den jeweiligen Autoren.
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
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Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarTongyi Deep Research, der führende Open-Source-Deep-Research-Agent
DeepResearch hat 19.9k Sterne auf GitHub. Es wurde 1.5k-mal geforkt. DeepResearch ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2025 aktiv entwickelt. DeepResearch ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: agent, alibaba, artificial-intelligence, deep-research.
Vergleichen Sie mit den kostenpflichtigen Tools, die es ersetztWas ist DeepResearch?
Tongyi Deep Research, der führende Open-Source-Deep-Research-Agent
Ist DeepResearch Open Source?
DeepResearch ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht.
Ist DeepResearch kostenlos?
Ja. DeepResearch ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht DeepResearch?
DeepResearch ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist DeepResearch geschrieben?
DeepResearch ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://olud.ai/project/alibaba-nlp-deepresearch.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.