{"repo":"didilili/deepsearch-agents","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/didilili/deepsearch-agents","clone":"git clone https://github.com/didilili/deepsearch-agents.git","description":"🔎 深度研搜对话式多智能体 AI Agents，最适合系统学习 DeepAgents 的实战项目｜AI Deep Research Agent 实战 · LangGraph + RAGFlow + Tavily + FastAPI + WebSocket 从0到工程化落地。前后端完整代码全栈可跑，Docker 环境一键部署，配套 ai-agents-from-zero 免费教程与章节代码分支。适合系统学习大模型应用、多智能体 Agent 和企业级 AI 工程落地","language":"Python","stars":181,"topics":["ai-agents","deep-research","deepagents","fastapi","langchain","langgraph","llm","multi-agent","rag","ragflow"],"license":null,"category":"ai-agents","readme_excerpt":"「深度研搜」对话式多智能体研究系统 deepsearch-agents 可能是全网最适合用于系统学习 DeepAgents 的多智能体深度研究实战项目，配套系统性文字教程与对应章节分支，带你打通主智能体调度、专家助手分工、多来源检索、文件交付与前后端实时联动全链路 📢 说明 ：本套实战项目已于 2026 年 5 月 17 日 更新完成，配套教程、章节分支和前后端代码均可对照学习。 如果你正在找一个适合学习 DeepAgents 、 WebSocket 、 Tavily 、 RAGFlow 和 AI Agent 工程开发的实战项目，「深度研搜」很可能是最适合你的项目。 它不是只调用一次大模型接口，也不是套一个搜索 API 做问答演示。这个项目围绕深度研究场景，用 DeepAgents 组织主智能体和专家子智能体，让系统可以根据任务需要查公开网络、查结构化数据库、查 RAGFlow 私有知识库、读取用户上传附件，并把最终结果整理成回答、Markdown 或 PDF。换句话说，你学到的不是某一个框架 API，而是一条 AI 应用从多智能体规划、工具接入、上下文隔离、接口交付到前端联调的完整项目主线。 本套仓库是 ai-agents-from-zero 教程体系中的 实战项目-深度研搜 配套源码仓库，除了可直接运行和二次开发的项目代码之外，也提供了与教程章节对应的 Git 分支演进过程，以及完整的在线图文讲义入口。 如果你想系统学习「AI 智能体 大模型应用开发」，也可直接从系统教程 AI 智能体实战速成指南-大模型入门 开始。 📖 项目介绍 在真实研究场景里，用户的问题经常不是一句普通问答可以解决的。 比如： 这个任务背后可能包含多类动作： - 判断需要公开资料、内部数据、私有知识库还是本次上传文件； - 去互联网搜索最新新闻、政策、产品或行业资料； - 到 MySQL 查询企业结构化业务数据； - 到 RAGFlow 查询内部非结构化文档； - 读取用户上传的 PDF、Word、Excel、Markdown 或文本文件； - 汇总多来源信息，判断资料是否足够； - 生成 Markdown 报告，并在需要时转换成 PDF； - 把执行过程、最终结果和生成文件实时展示给前端。 所以「深度研搜」更像一个会分工、会查资料、会生成交付物的研究助手。用户只需要提出任务，系统会在后端组织一条可观察的多智能体执行链路。 ✨ 项目亮点 - 一主三从的多智能体架构 - 主智能体负责理解任务、规划步骤、调度助手和最终汇总。 - 网络搜索助手、数据库查询助手、RAGFlow 助手分别处理不同信息来源。 - 多来源检索，而不是模型裸答 - Tavily 负责互联网公开资料检索。 - MySQL 负责查询结构化业务数据。 - RAGFlow 负责查询内部非结构化文档。 - 上传附件由主智能体通过文件工具读取。 - 从检索到交付的完整可运行链路 - 不停留在 Prompt 设计，而是会真实调用工具、读取数据、生成 Markdown，并在需要时转换成 PDF。 - 长任务执行过程可观察 - 工具调用、子智能体调用、工作目录创建、任务结果、取消和异常都会通过 monitor 推送到前端。 - 会话级上下文隔离 - 通过 thread id 和 session dir 区分不同任务， ContextVar 让深层工具也能拿到当前会话身份和文件目录。 - 工程化前后端结构清晰 - 基于 FastAPI + WebSocket + DeepAgents + React 组织任务接口、异","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/didilili","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/didilili/deepsearch-agents/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}