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深度研究助手（Python 后端）

一个前后端一体的深度研究智能体项目：

  • 前端：public/（任务创建、SSE 实时进度、历史与导出）
  • 后端：FastAPI + LangGraph 编排的 Multi-Agent 流程（Planner / Searcher / Analyst / Critic / Synthesizer）
  • 安全配置中心：/settings（密钥仅存服务端）

功能

  • LangGraph 状态图编排（StateGraph）
  • SSE 流式进度（snapshot / progress / done）
  • Multi-Agent / Single-Agent 模式切换
  • 联网检索（Tavily / SerpAPI）
  • 引用 URL 规范化与去重
  • 任务历史持久化（data/tasks/*.json）
  • Markdown 报告导出（data/reports/*.md）
  • 模型通道切换（OpenAI API / 本地 OpenAI-compatible）

目录结构

.
├── backend/
│   ├── app.py
│   ├── model_client.py
│   ├── research_agent.py
│   ├── search_client.py
│   └── task_store.py
├── public/
│   ├── app.js
│   ├── index.html
│   └── styles.css
├── data/
│   ├── reports/
│   └── tasks/
├── .env.example
├── requirements.txt
└── run.py

快速启动

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
python run.py

打开 http://localhost:3000

API Key 安全配置（推荐）

  1. 设置 .env 中的 ADMIN_TOKEN。
  2. 启动服务后打开 /settings。
  3. 使用 Admin Token 登录后保存各平台密钥。
  4. 主页面不再直接输入密钥，研究任务自动读取服务端配置。

环境变量

PORT=3000
ADMIN_TOKEN=change-this-token

OPENAI_API_KEY=
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-4.1

LOCAL_MODEL_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434/v1
LOCAL_MODEL_API_KEY=local-not-required
LOCAL_MODEL_NAME=llama3.1

TAVILY_API_KEY=
SERPAPI_API_KEY=

API

创建任务

POST /api/research/tasks

{
  "topic": "2026年AI Agent商用化路径",
  "context": "面向中型SaaS团队",
  "userSources": ["https://example.com/report"],
  "depth": "standard",
  "agentMode": "multi",
  "provider": "openai",
  "searchProvider": "tavily",
  "searchMaxResults": 8
}

返回：

{
  "taskId": "...",
  "status": "queued",
  "streamUrl": "/api/research/tasks/{id}/stream"
}

其他接口

  • GET /api/health
  • GET /api/research/tasks
  • GET /api/research/tasks/{id}
  • GET /api/research/tasks/{id}/stream
  • GET /api/research/tasks/{id}/markdown