DeepResearch
Tongyi Deep Research, o Principal Agente de Pesquisa Profunda de Código Aberto
Explore e teste um grande modelo de IA projetado para pesquisa profunda através de demonstrações online.
Do 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
Trechos do README do projeto em GitHub. Os direitos autorais e as licenças permanecem com os respectivos autores.
Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.
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Grátis · sem cartão · cancele quando quiserTongyi Deep Research, o Principal Agente de Pesquisa Profunda de Código Aberto
DeepResearch tem 19.9k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 1.5k vezes. DeepResearch é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2025. DeepResearch está disponível sob a licença Apache-2.0. Os seus principais temas são: agent, alibaba, artificial-intelligence, deep-research.
Compare com as ferramentas pagas que substituiO que é DeepResearch?
Tongyi Deep Research, o Principal Agente de Pesquisa Profunda de Código Aberto
DeepResearch é de código aberto?
DeepResearch é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença Apache-2.0.
DeepResearch é gratuito?
Sim. DeepResearch é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Sob que licença está DeepResearch?
DeepResearch está disponível sob a licença Apache-2.0.
Em que linguagem DeepResearch está escrito?
DeepResearch é escrito principalmente em Python.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://olud.ai/project/alibaba-nlp-deepresearch.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.