[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-SalesforceAIResearch--enterprise-deep-research":3,"tool-SalesforceAIResearch--enterprise-deep-research":62},[4,18,26,36,46,54],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",160784,2,"2026-04-19T11:32:54",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":42,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,45],"插件",{"id":47,"name":48,"github_repo":49,"description_zh":50,"stars":51,"difficulty_score":32,"last_commit_at":52,"category_tags":53,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",109154,"2026-04-18T11:18:24",[14,15,13],{"id":55,"name":56,"github_repo":57,"description_zh":58,"stars":59,"difficulty_score":32,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[45,13,15,14],{"id":63,"github_repo":64,"name":65,"description_en":66,"description_zh":67,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":77,"owner_email":78,"owner_twitter":77,"owner_website":77,"owner_url":79,"languages":80,"stars":108,"forks":109,"last_commit_at":110,"license":111,"difficulty_score":112,"env_os":113,"env_gpu":114,"env_ram":114,"env_deps":115,"category_tags":129,"github_topics":131,"view_count":32,"oss_zip_url":77,"oss_zip_packed_at":77,"status":17,"created_at":140,"updated_at":141,"faqs":142,"releases":143},9816,"SalesforceAIResearch\u002Fenterprise-deep-research","enterprise-deep-research","Salesforce Enterprise Deep Research","Enterprise Deep Research（EDR）是 Salesforce 开源的一款企业级深度研究多智能体系统，旨在自动化完成复杂的数据分析与研究报告生成。它主要解决了传统搜索工具在面对跨平台、多维度企业信息时难以整合上下文、缺乏深度推理以及无法实时调整研究方向的问题。\n\n这套系统非常适合需要处理海量异构数据的企业分析师、AI 研究人员以及希望构建定制化情报系统的开发者使用。其核心亮点在于独特的“主规划智能体”架构，能够自适应拆解复杂问题，并调度四个专用搜索智能体（涵盖通用网络、学术论文、GitHub 代码库及 LinkedIn 职场数据）进行并行挖掘。此外，EDR 内置了反思机制，可自动识别知识盲区并动态修正研究路径，同时支持人类专家实时介入引导。结合可扩展的 MCP 工具生态，它不仅能执行 NL2SQL 查询和文件分析，还能将洞察转化为可视化报告，真正实现从数据检索到决策支持的全流程自动化。","\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSalesforceAIResearch_enterprise-deep-research_readme_1b158e6a4c04.png\" alt=\"EDR Logo\"\u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002Fdownloads\u002F\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.11+-blue.svg\" alt=\"Python 3.11+\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2510.17797\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2510.17797-b31b1b.svg\" alt=\"arXiv\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002FSalesforce\u002FEDR-200\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🤗%20Hugging%20Face-EDR--200%20Dataset-blue\" alt=\"HF Dataset\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdeepwiki.com\u002FSalesforceAIResearch\u002Fenterprise-deep-research\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDocumentation-DeepWiki-00A86B?style=flat&logo=book&logoColor=white\" alt=\"DeepWiki Documentation\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicenses\u002FApache-2.0\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-Apache%202.0-blue.svg\" alt=\"License: Apache 2.0\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSalesforceAIResearch\u002Fenterprise-deep-research\u002Fstargazers\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FSalesforceAIResearch\u002Fenterprise-deep-research.svg\" alt=\"GitHub stars\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fx.com\u002FSFResearch\u002Fstatus\u002F1981831647277297799\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FFollow%20us%20on-X-1DA1F2?style=flat&logo=x&logoColor=white\" alt=\"Follow us on X\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fposts\u002Fweiranyao_agenticai-deepresearch-enterpriseai-activity-7386248260388298752-Q6I4?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAAB5LMXoBvpSjjHtk7HQatx3eDUEFvmo7azo\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FFollow%20us%20on-LinkedIn-0077B5?style=flat&logo=linkedin&logoColor=white\" alt=\"Follow us on LinkedIn\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\n## 📰  News\n- **2025\u002F12\u002F12**: 🥇 EDR **ranks #1** on the [LiveResearchBench leaderboard](https:\u002F\u002Flivedeepresearch.github.io\u002F#leaderboard)!\n- **2025\u002F11\u002F15**: Our technical report is accepted at AAAI Agentic AI Benchmarks and Applications Workshop.\n- **2025\u002F11\u002F13**: EDR is officially on the **[DeepResearchBench leaderboard](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002Fmuset-ai\u002FDeepResearch-Bench-Leaderboard)**\n\n---\n\nWe present **Enterprise Deep Research (EDR)**, a multi-agent system that integrate: \n- Master Planning Agent for adaptive query decomposition.\n- Four specialized search agents (General, Academic, GitHub, LinkedIn).\n- Extensible MCP-based tool ecosystem supporting NL2SQL, file analysis, and enterprise workflows.\n- Visualization Agent for data-driven insights. \n- Reflection mechanism that detects knowledge gaps and updates research direction with optional human-in-the-loop steering guidance. \n- Real-time steering commands for continuous research refinement.\n\n> [!Note]\n> These components enable automated report generation, real-time streaming, and seamless enterprise deployment, as validated on internal datasets.\n\n![Architecture Overview](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSalesforceAIResearch_enterprise-deep-research_readme_62a4f59c18f2.png)\n\n## 🎥 Demo\n\nWe present a video demo of using EDR in web application for enterprise deep data analysis. \n\n#### EDR: Web Application\n\u003Chttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002Fb40b6131-3b7c-4e5f-8de3-91a4047ade58>\n\n> [!Note]\n> Multi-provider LLM support • Slack agent • Real-time streaming • Document analysis • Citation management • Parallel processing • Specialized benchmarking • Human-in-the-loop steering\n\n## 🚀 Quick Start\n\n**Requirements**: Python 3.11+ • Node.js 20.9.0+\n\n### Installation & Setup\n\n```bash\n# Clone and setup\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSalesforceAIResearch\u002Fenterprise-deep-research.git\ncd enterprise-deep-research\n\n# Python environment\npython -m venv venv\nsource venv\u002Fbin\u002Factivate  # Windows: venv\\Scripts\\activate\npip install -r requirements.txt\n\n# Configure environment\ncp .env.sample .env\n# Edit .env with your API keys\n\n# Frontend setup\ncd ai-research-assistant && npm install && npm run build && cd ..\n```\n\n### Environment Configuration\n\n**Required Variables:**\n- `TAVILY_API_KEY` - Tavily search API key\n- **One LLM provider key:**\n  - `OPENAI_API_KEY` - OpenAI API key\n  - `ANTHROPIC_API_KEY` - Anthropic API key  \n  - `GROQ_API_KEY` - Groq API key\n  - `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` - Google Cloud project ID\n  - `SAMBNOVA_API_KEY` - SambaNova API key\n\n**Optional Settings:**\n- `LLM_PROVIDER` - Default provider (default: `openai`)\n- `LLM_MODEL` - Model name (provider-specific defaults)\n- `MAX_WEB_RESEARCH_LOOPS` - Max iterations (default: `10`)\n\n### Supported Models\n\n| Provider | Default Model | Available Models |\n|----------|---------------|------------------|\n| **OpenAI** | `o4-mini` | `o4-mini`, `o4-mini-high`, `o3-mini`, `o3-mini-reasoning`, `gpt-4o` |\n| **Anthropic** | `claude-sonnet-4` | `claude-sonnet-4`, `claude-sonnet-4-thinking`, `claude-3-7-sonnet`, `claude-3-7-sonnet-thinking` |\n| **Google** | `gemini-2.5-pro` | `gemini-2.5-pro`, `gemini-1.5-pro-latest`, `gemini-1.5-flash-latest` |\n| **Groq** | `deepseek-r1-distill-llama-70b` | `deepseek-r1-distill-llama-70b`, `llama-3.3-70b-versatile`, `llama3-70b-8192` |\n| **SambaNova** | `DeepSeek-V3-0324` | `DeepSeek-V3-0324` |\n\n### Running the Application\n\n**Full Stack (Recommended) - Single Command:**\n```bash\npython -m uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8000\n```\nThe application will serve both the backend API and pre-built frontend at [http:\u002F\u002Flocalhost:8000](http:\u002F\u002Flocalhost:8000)\n\n**Backend API Documentation**: [http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fdocs](http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fdocs)\n\n## 💻 Usage\n\n### Command Line\n```bash\npython benchmarks\u002Frun_research.py \"Your research question\" \\\n  --provider openai --model o3-mini --max-loops 3\n```\n\n### Web Interface\nNavigate to [http:\u002F\u002Flocalhost:8000](http:\u002F\u002Flocalhost:8000) for interactive research with real-time progress tracking.\n\n## 📚 Benchmarking & Development\n\n### Supported Benchmarks\n![Benchmarking Results](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSalesforceAIResearch_enterprise-deep-research_readme_952199b84daf.png)\n\n- **DeepResearchBench**: Comprehensive research evaluation\n- **ResearchQA**: Question-answering with citation verification  \n- **DeepConsult**: Consulting-style analysis tasks\n\n### EDR-200 Dataset\n\nThe **[EDR-200 dataset](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002FSalesforce\u002FEDR-200)** contains 201 complete agentic research trajectories generated by Enterprise Deep Research—99 queries from DeepResearch Bench and 102 queries from DeepConsult. Unlike prior benchmarks that only capture final outputs, these trajectories expose the full reasoning process across search, reflection, and synthesis steps, enabling fine-grained analysis of agentic planning and decision-making dynamics.\n\n### Running Benchmarks\nRefer to our detailed [benchmarking guide](benchmarks\u002FREADME.md).\n\n### Development Setup\n```bash\n# Testing\npython -m pytest tests\u002F\npython test_agents.py\n\n# Code quality\nblack src\u002F services\u002F benchmarks\u002F\nmypy src\u002F services\u002F\nflake8 src\u002F services\u002F benchmarks\u002F\n\n# Development server\npython -m uvicorn app:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000\ncd ai-research-assistant && npm run dev\n```\n\n## 📁 Project Structure\n\n```text\nenterprise-deep-research\u002F\n├── ai-research-assistant\u002F       # React frontend\n├── benchmarks\u002F                  # Evaluation framework\n├── src\u002F                        # Core research engine\n│   ├── agent_architecture.py   # Multi-agent orchestration\n│   ├── graph.py               # LangGraph workflow definitions\n│   ├── state.py               # Research state management\n│   ├── simple_steering.py     # Steering & task management\n│   ├── steering_integration.py # Steering integration layer\n│   ├── prompts.py             # Agent prompts & templates\n│   ├── configuration.py       # Agent configuration\n│   ├── utils.py               # Utility functions\n│   ├── visualization_agent.py # Visualization generation\n│   └── tools\u002F                 # Research tools & MCP integration\n├── services\u002F                   # Backend services (research, analysis, parsing)\n├── routers\u002F                    # FastAPI endpoints\n├── models\u002F                     # Data schemas\n├── app.py                      # Main FastAPI application\n├── llm_clients.py              # LLM provider clients\n├── session_store.py            # Session management\n└── requirements.txt            # Python dependencies\n\n```\n## Star History\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.star-history.com\u002F#SalesforceAIResearch\u002Fenterprise-deep-research&type=date&legend=top-left\">\n \u003Cpicture>\n   \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" srcset=\"https:\u002F\u002Fapi.star-history.com\u002Fsvg?repos=SalesforceAIResearch\u002Fenterprise-deep-research&type=date&theme=dark&legend=top-left\" \u002F>\n   \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" srcset=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSalesforceAIResearch_enterprise-deep-research_readme_d8d930569658.png\" \u002F>\n   \u003Cimg alt=\"Star History Chart\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSalesforceAIResearch_enterprise-deep-research_readme_d8d930569658.png\" \u002F>\n \u003C\u002Fpicture>\n\u003C\u002Fa>\n\n## 📜 License & Citation\n\nLicensed under [Apache 2.0](.\u002FLICENSE.txt).\n\n```bibtex\n@article{prabhakar2025enterprisedeepresearch,\n  title={Enterprise Deep Research: Steerable Multi-Agent Deep Research for Enterprise Analytics},\n  author={Prabhakar, Akshara and Ram, Roshan and Chen, Zixiang and Savarese, Silvio and Wang, Frank and Xiong, Caiming and Wang, Huan and Yao, Weiran},\n  journal={arXiv preprint arXiv:2510.17797},\n  year={2025}\n}\n```\n\n## 📬 Contributions\nWe would love to hear from the broader AI community, and we welcome any contributions, pull requests, or issues! Please refer to [contributing guidelines](.\u002FCONTRIBUTING.md).\n\nFor questions, suggestions, or contributions, please contact: [Akshara Prabhakar](https:\u002F\u002Faksh555.github.io\u002F)\n\n\n\n**Acknowledgments**: Built on [LangGraph](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flangchain-ai\u002Flanggraph), [Tavily](https:\u002F\u002Ftavily.com), [React](https:\u002F\u002Freactjs.org\u002F), [Tailwind CSS](https:\u002F\u002Ftailwindcss.com\u002F), and [FastAPI](https:\u002F\u002Ffastapi.tiangolo.com\u002F).\n","\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSalesforceAIResearch_enterprise-deep-research_readme_1b158e6a4c04.png\" alt=\"EDR Logo\"\u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002Fdownloads\u002F\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.11+-blue.svg\" alt=\"Python 3.11+\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2510.17797\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FarXiv-2510.17797-b31b1b.svg\" alt=\"arXiv\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002FSalesforce\u002FEDR-200\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🤗%20Hugging%20Face-EDR--200%20Dataset-blue\" alt=\"HF Dataset\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdeepwiki.com\u002FSalesforceAIResearch\u002Fenterprise-deep-research\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDocumentation-DeepWiki-00A86B?style=flat&logo=book&logoColor=white\" alt=\"DeepWiki Documentation\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicenses\u002FApache-2.0\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-Apache%202.0-blue.svg\" alt=\"License: Apache 2.0\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSalesforceAIResearch\u002Fenterprise-deep-research\u002Fstargazers\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FSalesforceAIResearch\u002Fenterprise-deep-research.svg\" alt=\"GitHub stars\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fx.com\u002FSFResearch\u002Fstatus\u002F1981831647277297799\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FFollow%20us%20on-X-1DA1F2?style=flat&logo=x&logoColor=white\" alt=\"Follow us on X\">\n  \u003C\u002Fa>\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.linkedin.com\u002Fposts\u002Fweiranyao_agenticai-deepresearch-enterpriseai-activity-7386248260388298752-Q6I4?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAAB5LMXoBvpSjjHtk7HQatx3eDUEFvmo7azo\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FFollow%20us%20on-LinkedIn-0077B5?style=flat&logo=linkedin&logoColor=white\" alt=\"Follow us on LinkedIn\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n\n## 📰 新闻\n- **2025年12月12日**: 🥇 EDR 在 [LiveResearchBench 排行榜](https:\u002F\u002Flivedeepresearch.github.io\u002F#leaderboard) 上荣登 #1！\n- **2025年11月15日**: 我们的技术报告已被 AAAI 聚智型 AI 基准与应用研讨会接受。\n- **2025年11月13日**: EDR 已正式登上 **[DeepResearchBench 排行榜](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002Fmuset-ai\u002FDeepResearch-Bench-Leaderboard)**\n\n---\n\n我们推出 **Enterprise Deep Research (EDR)**，一个集成以下组件的多智能体系统：\n- 用于自适应查询分解的主规划智能体。\n- 四个专业搜索智能体（通用、学术、GitHub、LinkedIn）。\n- 基于 MCP 的可扩展工具生态系统，支持 NL2SQL、文件分析和企业工作流。\n- 用于数据驱动洞察的可视化智能体。\n- 反思机制，能够检测知识缺口，并在人类参与的引导下更新研究方向。\n- 实时引导命令，用于持续优化研究过程。\n\n> [!注]\n> 这些组件实现了自动化报告生成、实时流式处理以及无缝的企业级部署，已在内部数据集上得到验证。\n\n![架构概览](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSalesforceAIResearch_enterprise-deep-research_readme_62a4f59c18f2.png)\n\n## 🎥 演示\n\n我们展示了一个在 Web 应用中使用 EDR 进行企业深度数据分析的视频演示。\n\n#### EDR：Web 应用程序\n\u003Chttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002Fb40b6131-3b7c-4e5f-8de3-91a4047ade58>\n\n> [!注]\n> 多提供商 LLM 支持 • Slack 智能体 • 实时流式处理 • 文档分析 • 引用管理 • 并行处理 • 专业化基准测试 • 人机协作引导\n\n## 🚀 快速入门\n\n**要求**: Python 3.11+ • Node.js 20.9.0+\n\n### 安装与设置\n\n```bash\n# 克隆并设置\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSalesforceAIResearch\u002Fenterprise-deep-research.git\ncd enterprise-deep-research\n\n# Python 环境\npython -m venv venv\nsource venv\u002Fbin\u002Factivate  # Windows: venv\\Scripts\\activate\npip install -r requirements.txt\n\n# 配置环境\ncp .env.sample .env\n# 使用您的 API 密钥编辑 .env 文件\n\n# 前端设置\ncd ai-research-assistant && npm install && npm run build && cd ..\n```\n\n### 环境配置\n\n**必需变量:**\n- `TAVILY_API_KEY` - Tavily 搜索 API 密钥\n- **一个 LLM 提供商密钥:**\n  - `OPENAI_API_KEY` - OpenAI API 密钥\n  - `ANTHROPIC_API_KEY` - Anthropic API 密钥  \n  - `GROQ_API_KEY` - Groq API 密钥\n  - `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` - Google Cloud 项目 ID\n  - `SAMBNOVA_API_KEY` - SambaNova API 密钥\n\n**可选设置:**\n- `LLM_PROVIDER` - 默认提供商（默认为 `openai`）\n- `LLM_MODEL` - 模型名称（提供商特定的默认值）\n- `MAX_WEB_RESEARCH_LOOPS` - 最大迭代次数（默认为 `10`）\n\n### 支持的模型\n\n| 提供商 | 默认模型 | 可用模型 |\n|----------|---------------|------------------|\n| **OpenAI** | `o4-mini` | `o4-mini`, `o4-mini-high`, `o3-mini`, `o3-mini-reasoning`, `gpt-4o` |\n| **Anthropic** | `claude-sonnet-4` | `claude-sonnet-4`, `claude-sonnet-4-thinking`, `claude-3-7-sonnet`, `claude-3-7-sonnet-thinking` |\n| **Google** | `gemini-2.5-pro` | `gemini-2.5-pro`, `gemini-1.5-pro-latest`, `gemini-1.5-flash-latest` |\n| **Groq** | `deepseek-r1-distill-llama-70b` | `deepseek-r1-distill-llama-70b`, `llama-3.3-70b-versatile`, `llama3-70b-8192` |\n| **SambaNova** | `DeepSeek-V3-0324` | `DeepSeek-V3-0324` |\n\n### 运行应用程序\n\n**全栈（推荐）——单条命令:**\n```bash\npython -m uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8000\n```\n该应用程序将同时提供后端 API 和预构建的前端，访问地址为 [http:\u002F\u002Flocalhost:8000](http:\u002F\u002Flocalhost:8000)。\n\n**后端 API 文档**: [http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fdocs](http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fdocs)\n\n## 💻 使用方法\n\n### 命令行\n```bash\npython benchmarks\u002Frun_research.py \"您的研究问题\" \\\n  --provider openai --model o3-mini --max-loops 3\n```\n\n### Web 界面\n请访问 [http:\u002F\u002Flocalhost:8000](http:\u002F\u002Flocalhost:8000)，进行交互式研究，并实时跟踪进度。\n\n## 📚 基准测试与开发\n\n### 支持的基准测试\n![基准测试结果](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSalesforceAIResearch_enterprise-deep-research_readme_952199b84daf.png)\n\n- **DeepResearchBench**: 综合性研究评估\n- **ResearchQA**: 带引用验证的问答任务\n- **DeepConsult**: 咨询式分析任务\n\n### EDR-200 数据集\n\n**[EDR-200 数据集](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002FSalesforce\u002FEDR-200)** 包含由 Enterprise Deep Research 生成的 201 条完整的聚智型研究轨迹——99 条来自 DeepResearch Bench，102 条来自 DeepConsult。与以往仅记录最终输出的基准不同，这些轨迹完整展示了搜索、反思和综合各阶段的推理过程，从而可以对聚智型规划与决策动态进行精细化分析。\n\n### 运行基准测试\n请参阅我们的详细 [基准测试指南](benchmarks\u002FREADME.md)。\n\n### 开发环境设置\n```bash\n# 测试\npython -m pytest tests\u002F\npython test_agents.py\n\n# 代码质量\nblack src\u002F services\u002F benchmarks\u002F\nmypy src\u002F services\u002F\nflake8 src\u002F services\u002F benchmarks\u002F\n\n# 开发服务器\npython -m uvicorn app:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000\ncd ai-research-assistant && npm run dev\n```\n\n## 📁 项目结构\n\n```text\nenterprise-deep-research\u002F\n├── ai-research-assistant\u002F       # React 前端\n├── benchmarks\u002F                  # 评估框架\n├── src\u002F                        # 核心研究引擎\n│   ├── agent_architecture.py   # 多智能体编排\n│   ├── graph.py               # LangGraph 工作流定义\n│   ├── state.py               # 研究状态管理\n│   ├── simple_steering.py     # 导向与任务管理\n│   ├── steering_integration.py # 导向集成层\n│   ├── prompts.py             # 智能体提示词与模板\n│   ├── configuration.py       # 智能体配置\n│   ├── utils.py               # 工具函数\n│   ├── visualization_agent.py # 可视化生成\n│   └── tools\u002F                 # 研究工具与 MCP 集成\n├── services\u002F                   # 后端服务（研究、分析、解析）\n├── routers\u002F                    # FastAPI 端点\n├── models\u002F                     # 数据模型\n├── app.py                      # 主 FastAPI 应用程序\n├── llm_clients.py              # LLM 提供商客户端\n├── session_store.py            # 会话管理\n└── requirements.txt            # Python 依赖项\n\n```\n## 星标历史\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.star-history.com\u002F#SalesforceAIResearch\u002Fenterprise-deep-research?type=date&legend=top-left\">\n \u003Cpicture>\n   \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: dark)\" srcset=\"https:\u002F\u002Fapi.star-history.com\u002Fsvg?repos=SalesforceAIResearch\u002Fenterprise-deep-research&type=date&theme=dark&legend=top-left\" \u002F>\n   \u003Csource media=\"(prefers-color-scheme: light)\" srcset=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSalesforceAIResearch_enterprise-deep-research_readme_d8d930569658.png\" \u002F>\n   \u003Cimg alt=\"星标历史图表\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSalesforceAIResearch_enterprise-deep-research_readme_d8d930569658.png\" \u002F>\n \u003C\u002Fpicture>\n\u003C\u002Fa>\n\n## 📜 许可证与引用\n\n根据 [Apache 2.0](.\u002FLICENSE.txt) 许可证授权。\n\n```bibtex\n@article{prabhakar2025enterprisedeepresearch,\n  title={企业深度研究：面向企业分析的可导向多智能体深度研究},\n  author={Prabhakar, Akshara 和 Ram, Roshan 以及 Chen, Zixiang 和 Savarese, Silvio 和 Wang, Frank 和 Xiong, Caiming 和 Wang, Huan 和 Yao, Weiran},\n  journal={arXiv 预印本 arXiv:2510.17797},\n  year={2025}\n}\n```\n\n## 📬 贡献\n我们非常期待来自更广泛 AI 社区的声音，并欢迎任何贡献、拉取请求或问题！请参阅 [贡献指南](.\u002FCONTRIBUTING.md)。\n\n如有疑问、建议或贡献，请联系：[Akshara Prabhakar](https:\u002F\u002Faksh555.github.io\u002F)\n\n\n\n**致谢**：基于 [LangGraph](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Flangchain-ai\u002Flanggraph)、[Tavily](https:\u002F\u002Ftavily.com)、[React](https:\u002F\u002Freactjs.org\u002F)、[Tailwind CSS](https:\u002F\u002Ftailwindcss.com\u002F) 以及 [FastAPI](https:\u002F\u002Ffastapi.tiangolo.com\u002F) 构建。","# Enterprise Deep Research (EDR) 快速上手指南\n\nEnterprise Deep Research (EDR) 是由 Salesforce AI Research 开源的企业级深度研究多智能体系统。它集成了主规划智能体、专用搜索智能体（通用、学术、GitHub、LinkedIn）、可视化的数据洞察以及人机协作的实时引导机制，适用于自动化报告生成和复杂的企业数据分析任务。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**: Linux, macOS 或 Windows\n*   **Python**: 3.11 或更高版本\n*   **Node.js**: 20.9.0 或更高版本（用于构建前端界面）\n*   **API Keys**: \n    *   搜索引擎：需准备 [Tavily](https:\u002F\u002Ftavily.com) API Key\n    *   大模型：需准备至少一家主流 LLM 提供商的 API Key（支持 OpenAI, Anthropic, Google Cloud, Groq, SambaNova）\n\n> **提示**：国内开发者若访问 GitHub 或 HuggingFace 较慢，建议配置相应的网络加速工具或使用镜像源。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 克隆项目\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSalesforceAIResearch\u002Fenterprise-deep-research.git\ncd enterprise-deep-research\n```\n\n### 2. 配置 Python 环境\n创建虚拟环境并安装依赖：\n```bash\npython -m venv venv\nsource venv\u002Fbin\u002Factivate  # Windows 用户请使用: venv\\Scripts\\activate\npip install -r requirements.txt\n```\n*(可选优化)*：国内用户可使用清华源加速安装：\n```bash\npip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n### 3. 配置环境变量\n复制示例配置文件并根据实际情况编辑 `.env` 文件：\n```bash\ncp .env.sample .env\n```\n在 `.env` 文件中填入您的 API Keys（以下为必填项示例）：\n```ini\n# 搜索引擎\nTAVILY_API_KEY=your_tavily_key\n\n# 大模型提供商 (任选其一配置即可)\nOPENAI_API_KEY=your_openai_key\n# ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_key\n# GROQ_API_KEY=your_groq_key\n# GOOGLE_CLOUD_PROJECT=your_google_project_id\n# SAMBNOVA_API_KEY=your_sambanova_key\n\n# 可选配置\nLLM_PROVIDER=openai\nLLM_MODEL=o4-mini\nMAX_WEB_RESEARCH_LOOPS=10\n```\n\n### 4. 构建前端界面\nEDR 包含基于 React 的前端应用，需要编译构建：\n```bash\ncd ai-research-assistant && npm install && npm run build && cd ..\n```\n*(可选优化)*：若 `npm install` 速度慢，可配置淘宝镜像：\n```bash\nnpm config set registry https:\u002F\u002Fregistry.npmmirror.com\n```\n\n## 基本使用\n\nEDR 支持通过 Web 界面交互或通过命令行直接运行。\n\n### 方式一：启动全栈应用（推荐）\n此命令将同时启动后端 API 和前端界面，适合交互式研究和实时进度追踪。\n\n```bash\npython -m uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8000\n```\n启动成功后，请在浏览器访问：\n*   **Web 操作界面**: [http:\u002F\u002Flocalhost:8000](http:\u002F\u002Flocalhost:8000)\n*   **API 文档**: [http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fdocs](http:\u002F\u002Flocalhost:8000\u002Fdocs)\n\n### 方式二：命令行运行\n如果您只需快速执行一次研究任务并获取结果，可使用命令行模式：\n\n```bash\npython benchmarks\u002Frun_research.py \"您的研究问题\" \\\n  --provider openai --model o3-mini --max-loops 3\n```\n*   `\"您的研究问题\"`: 替换为您想要调研的具体课题。\n*   `--provider`: 指定大模型提供商（如 `openai`, `anthropic` 等）。\n*   `--model`: 指定具体模型名称。\n*   `--max-loops`: 限制最大搜索迭代次数。","某大型零售企业的战略分析团队需要在 48 小时内完成一份关于“全球可持续时尚供应链”的深度调研报告，以支持高层决策。\n\n### 没有 enterprise-deep-research 时\n- **信息搜集碎片化**：分析师需手动切换谷歌学术、GitHub、LinkedIn 和普通搜索引擎，难以覆盖代码实现、专家观点及学术论文等多维数据。\n- **深度与效率难兼顾**：面对海量信息，人工梳理逻辑耗时极长，往往为了赶工期而牺牲报告深度，遗漏关键的技术细节或市场盲区。\n- **缺乏动态修正机制**：一旦研究方向出现偏差，只能推倒重来，无法在研究过程中实时发现知识缺口并自动调整搜索策略。\n- **数据洞察可视化弱**：原始数据分散在不同文档中，难以快速转化为直观的图表和可执行的商业洞察，汇报材料制作繁琐。\n\n### 使用 enterprise-deep-research 后\n- **多源异构数据自动整合**：EDR 的主规划代理自动拆解任务，调度学术、GitHub、LinkedIn 等四个专用搜索代理，一次性获取从理论到落地的全链路信息。\n- **自适应深度挖掘**：系统内置的反思机制能实时检测知识盲区，自动更新研究路径并并行处理子任务，将数天的工作压缩至小时级且保证深度。\n- **人机协同实时 steering**：分析师可通过实时指令干预研究方向，系统立即响应并修正后续搜索重点，确保输出内容精准对齐业务需求。\n- **自动化洞察生成**：可视化代理直接将多源数据转化为驱动决策的图表，并自动生成带引用的完整报告，大幅降低后期整理成本。\n\nenterprise-deep-research 将原本需要多人协作数天的深度调研工作，转变为单人可控的自动化智能流程，实现了企业级情报分析的质效飞跃。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSalesforceAIResearch_enterprise-deep-research_1b158e6a.png","SalesforceAIResearch","Salesforce AI Research","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FSalesforceAIResearch_6ff2d82a.png","Open Source projects released by Salesforce AI Research",null,"ospo@salesforce.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSalesforceAIResearch",[81,85,89,93,97,101,105],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"Python","#3572A5",78.1,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"JavaScript","#f1e05a",20.1,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"CSS","#663399",0.9,{"name":94,"color":95,"percentage":96},"HTML","#e34c26",0.7,{"name":98,"color":99,"percentage":100},"Shell","#89e051",0.1,{"name":102,"color":103,"percentage":104},"Nix","#7e7eff",0,{"name":106,"color":107,"percentage":104},"Dockerfile","#384d54",1155,180,"2026-04-17T15:42:35","Apache-2.0",4,"Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":116,"python":117,"dependencies":118},"该工具为多智能体系统，主要依赖外部 LLM API（如 OpenAI、Anthropic、Google 等）而非本地运行大模型，因此无明确 GPU 需求。前端需要 Node.js 20.9.0+ 进行构建。运行前需配置 .env 文件并填入至少一个 LLM 提供商的 API Key 以及 Tavily 搜索 API Key。支持通过命令行或 Web 界面运行，Web 界面包含预构建的前端资源。","3.11+",[119,120,121,122,123,124,125,126,127,128],"uvicorn","fastapi","langgraph","tavily-python","openai","anthropic","google-cloud-aiplatform","groq","pytest","black",[14,13,45,35,130],"其他",[132,133,134,135,120,136,137,138,139],"deep-research-agent","llm-benchmarking","multi-agent-systems","e2b","langchain","react","tailwindcss","tavily","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-20T07:17:17.849204",[],[]]