摘要： Node-DeepResearch是一款开源的AI智能体项目，它通过持续搜索和阅读网页，结合Gemini语言模型和Jina Reader工具，能够逐步推理并解答复杂问题。该项目支持多步推理和复杂查询，可广泛应用于文献综述、市场调研、新闻报道等领域，为研究人员、记者、学生和政策制定者提供强大的信息收集和分析能力。
北京 – 在人工智能技术日新月异的今天，一款名为Node-DeepResearch的开源AI智能体项目正崭露头角，它以其强大的多步推理能力和复杂查询功能，吸引了众多研究者和开发者的目光。该项目基于持续搜索和阅读网页，利用Gemini语言模型和Jina Reader工具，能够逐步推理并解答复杂问题，为用户提供高效的信息收集和分析服务。
Node-DeepResearch是什么？
Node-DeepResearch是一个开源的AI智能体项目，旨在解决复杂问题。它通过模拟人类的思维过程，逐步分解问题，并利用搜索引擎和网页内容阅读工具，获取相关信息，最终找到答案。该项目支持多步推理和复杂查询，能够处理从简单问题到多步推理的复杂任务，并提供Web Server API，方便用户通过HTTP请求提交查询，获取实时进度。
技术原理：
Node-DeepResearch的技术原理主要包括以下几个方面：
- 语言模型： 采用Google的Gemini作为核心语言模型，负责生成回答和推理逻辑。Gemini作为强大的通用语言模型，能够处理多种自然语言任务。
- 网页内容处理： 基于Jina Reader将网页内容转换为适合语言模型处理的纯文本格式。Jina Reader是一款开源工具，专门用于处理HTML网页内容。
- 搜索与信息提取： 基于搜索引擎（如Brave或DuckDuckGo）获取相关信息。搜索引擎负责提供网页链接，智能体基于阅读网页内容提取有用信息。
- 多步推理流程：
- 初始化： 设置初始上下文和变量。
- 预算检查： 在每一步检查token预算是否超出。
- 生成提示： 根据当前问题生成语言模型的输入提示。
- 模型生成： 调用Gemini生成回答或下一步动作。
- 动作处理： 根据生成的动作（如搜索、访问网页、生成回答等）执行相应操作。
- 结果评估： 评估生成的回答是否满足问题要求，如果不满足则继续推理。
- 循环与终止： 如果在预算内找到答案，则结束查询；如果超出预算或无法找到答案，则进入“Beast Mode”生成最终答案。
主要功能：
Node-DeepResearch的主要功能包括：
- 持续搜索与阅读： 基于搜索引擎查找相关信息，阅读网页内容，直到找到问题的答案或超出设定的token预算。
- 多步推理： 处理复杂的多步问题，逐步分解问题并逐步解决。
- 实时进度反馈： 基于Web Server API提供实时进度更新，用户能随时了解查询的进展情况。
- 灵活的查询方式： 支持从简单的事实性问题到复杂的开放式问题，例如预测未来的趋势或制定策略。
应用场景：
Node-DeepResearch的应用场景十分广泛，包括：
- 文献综述： 帮助研究人员快速查找和整理相关领域的文献资料，生成文献综述报告。
- 市场调研： 快速收集和分析市场数据，了解竞争对手动态、行业趋势等。
- 新闻报道： 快速收集和整理新闻事件的背景信息、相关报道，帮助记者快速撰写新闻稿件。
- 学习辅助： 帮助学生解答复杂的学术问题，提供学习资料和参考答案。
- 政策研究： 帮助政策制定者收集和分析相关政策的背景信息、实施效果等。
项目地址：
GitHub仓库：https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch
结论：
Node-DeepResearch的出现，为解决复杂问题提供了一种新的思路和方法。它通过结合强大的语言模型、网页内容处理工具和多步推理流程，能够高效地收集和分析信息，为用户提供有价值的答案。随着人工智能技术的不断发展，Node-DeepResearch有望在更多领域发挥重要作用，为人类的知识探索和决策提供有力支持。
参考文献：
- Jina AI. (n.d.). node-DeepResearch. GitHub. Retrieved from https://github.com/jina-ai/node-DeepResearch
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