DeepResearchAgent：分层多智能体系统，让复杂任务自动化执行

你是否曾经被复杂任务的分解与协调所困扰？需要同时进行深度研究、数据分析、网页操作等多维度工作？DeepResearchAgent 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个基于分层架构的多智能体系统，通过顶层规划智能体协调多个专业化子智能体，实现任务的自动分解与高效执行。本文将带你全面了解这个潜力新星。

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DeepResearchAgent stars数：2167
DeepResearchAgent forks数：309

DeepResearchAgent项目目录截图

DeepResearchAgent核心亮点

🌟 分层智能体协作：采用顶层规划智能体+专业化子智能体的双层架构，智能分解复杂任务并协调执行。
🎯 多功能智能体集成：包含深度分析器、深度研究员、浏览器操作、MCP管理器和通用工具调用五大核心智能体。
🔒 安全代码执行环境：提供安全的Python代码执行沙箱，具备可配置的导入控制、受限内置函数和资源限制。
🧩 强大模型支持：支持OpenAI、Anthropic、Google LLMs以及本地Qwen模型（通过vLLM），满足不同场景需求。

DeepResearchAgent快速开始

只需几步，你就能在本地运行起 DeepResearchAgent：

  1. 环境准备： 
    conda create -n dra python=3.11
conda activate dra
make install
  2. 配置环境变量：
    复制 .env.template 为 .env 并配置所需的API密钥
  3. 运行示例： 
    python main.py

DeepResearchAgent应用场景

场景一：学术深度研究：研究人员可以使用该系统自动搜索最新论文、提取关键信息并生成研究综述报告。
场景二：企业数据分析：数据分析师可以调用深度分析器智能体，对结构化数据进行深入洞察和可视化展示。
场景三：自动化网页操作：通过浏览器操作智能体，实现自动化的网页搜索、信息提取和数据采集任务。
用户案例：在GAIA基准测试中，DeepResearchAgent取得了最先进的性能表现，测试集平均得分83.39，验证集平均得分82.4。

DeepResearchAgent链接

SkyworkAI / DeepResearchAgent项目地址：https://github.com/SkyworkAI/DeepResearchAgent

本文地址：https://www.tgoos.com/10745

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