local-deep-researcher は無料で使えますか？ライセンスは？

local-deep-researcher は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。

local-deep-researcher は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。local-deep-researcher の最終コミットは 2026年10月15日です。

local-deep-researcher は何に使えますか？

プロンプトやデータを自分のマシン内に保ちながら、テーマを調査する。 LangGraph上で複数ステップの検索・要約エージェントを試作する。有料検索APIキーを使わずに、出典付きの背景調査レポートを作成する。

local-deep-researcher のインストール方法は？

リポジトリをクローンする: git clone https://github.com/langchain-ai/local-deep-researcher.git プロジェクトディレクトリに移動し、環境設定ファイルのサンプルをコピーする: cd local-deep-researcher && cp .env.example .env Ollamaでローカルモデルをプルする（先にOllamaアプリをインストールしてください）: ollama pull deepseek-r1:8b uvでLangGraphサーバーを起動する: uvx --refresh --from "langgraph-cli[inmem]" --with-editable . --python 3.11 langgraph dev

local-deep-researcher はどこで入手できますか？

ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/langchain-ai/local-deep-researcher

langchain-ai/local-deep-researcher

Q: local-deep-researcher は今もメンテナンスされていますか？

活発にメンテナンス中。local-deep-researcher の最終コミットは 2026年10月15日 です。

OllamaまたはLM Studio経由でLLMを実行し、検索・要約・不足情報の振り返りを繰り返す、完全ローカル動作のWebリサーチアシスタント。

GitHub で見る

スター: 9,378
フォーク: 981
未解決の Issue: 47
最終コミット: 5 日前

これは何？

Local Deep Researcherは調査テーマを受け取り、ローカルLLMでWeb検索クエリを生成して検索結果を集め、要約します。次に要約を振り返って知識の不足箇所を特定し、それを補うための追加クエリを生成して、設定した回数だけこのプロセスを繰り返します。最終的に使用した情報源を記載したMarkdownレポートを出力し、収集したすべての情報源はLangGraphのstateに保持されます。

アシスタントはOllamaまたはLM StudioのOpenAI互換サーバー経由でLLMを実行するため、モデルを自分のマシン上に置いたまま利用できます。検索にはAPIキー不要のDuckDuckGoをデフォルトで使用し、環境変数を設定すればSearXNG、Tavily、Perplexityに切り替えられます。構造化されたJSON出力が苦手なモデルには、フォールバック機構で対応します。

このプロジェクトはLangGraph上に構築されており、各調査ステップを確認できるLangGraph Studioを使ってローカルで実行できます。Dockerfileも含まれていますが、Ollamaは別途実行する必要があります。

主な機能

01OllamaまたはLM Studio経由でLLMをローカル実行します。
02検索、要約、振り返りを繰り返し、知識の不足箇所を補います。
03デフォルトはDuckDuckGoで、SearXNG、Tavily、Perplexityも利用できます。
04使用したすべての情報源を引用したMarkdown要約を出力します。
05調査ループの回数とページ全体の取得を設定できます。

ユースケース

プロンプトやデータを自分のマシン内に保ちながら、テーマを調査する。
LangGraph上で複数ステップの検索・要約エージェントを試作する。
有料検索APIキーを使わずに、出典付きの背景調査レポートを作成する。

クイックスタート

1
リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/langchain-ai/local-deep-researcher.git
2
プロジェクトディレクトリに移動し、環境設定ファイルのサンプルをコピーする
cd local-deep-researcher && cp .env.example .env
3
Ollamaでローカルモデルをプルする（先にOllamaアプリをインストールしてください）
ollama pull deepseek-r1:8b
4
uvでLangGraphサーバーを起動する
uvx --refresh --from "langgraph-cli[inmem]" --with-editable . --python 3.11 langgraph dev

使う前に知っておきたいこと

READMEのセットアップ手順は主にMacとWindows向けで、Ollamaのガイドは特にMacを対象としています。
出力品質はローカルモデルに左右されます。必要な構造化JSON形式での出力が苦手なモデルもあります。
実行にはローカルLLMサーバー（OllamaまたはLM Studio）と、選択したモデルを動作させるのに十分なハードウェアが必要です。

トピック

#llm #local-llm #ollama #web-research #langgraph #rag #agent

よくある質問

local-deep-researcher とは？: OllamaまたはLM Studio経由でLLMを実行し、検索・要約・不足情報の振り返りを繰り返す、完全ローカル動作のWebリサーチアシスタント。 Local Deep Researcherは調査テーマを受け取り、ローカルLLMでWeb検索クエリを生成して検索結果を集め、要約します。次に要約を振り返って知識の不足箇所を特定し、それを補うための追加クエリを生成して、設定した回数だけこのプロセスを繰り返します。最終的に使用した情報源を記載したMarkdownレポートを出力し、収集したすべての情報源はLangGraphのstateに保持されます。
local-deep-researcher は無料で使えますか？ライセンスは？: local-deep-researcher は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
local-deep-researcher は今もメンテナンスされていますか？: 活発にメンテナンス中。local-deep-researcher の最終コミットは 2026年10月15日です。
local-deep-researcher は何に使えますか？: プロンプトやデータを自分のマシン内に保ちながら、テーマを調査する。 LangGraph上で複数ステップの検索・要約エージェントを試作する。有料検索APIキーを使わずに、出典付きの背景調査レポートを作成する。
local-deep-researcher のインストール方法は？: リポジトリをクローンする: git clone https://github.com/langchain-ai/local-deep-researcher.git プロジェクトディレクトリに移動し、環境設定ファイルのサンプルをコピーする: cd local-deep-researcher && cp .env.example .env Ollamaでローカルモデルをプルする（先にOllamaアプリをインストールしてください）: ollama pull deepseek-r1:8b uvでLangGraphサーバーを起動する: uvx --refresh --from "langgraph-cli[inmem]" --with-editable . --python 3.11 langgraph dev
local-deep-researcher はどこで入手できますか？: ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/langchain-ai/local-deep-researcher

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。