langchain-ai/deep_research_from_scratch

Что это?

Ключевые возможности

• 01Пять последовательных ноутбуков: определение рамок исследования, агенты с инструментами, интеграция MCP, шаблоны с супервизором и полный конвейер
• 02Структурированный вывод с Pydantic-схемами для уточнения запроса и генерации исследовательских вопросов
• 03Параллельные исследовательские субагенты, координируемые узлом-супервизором с помощью asyncio
• 04Веб-поиск через Tavily и суммаризация найденных материалов
• 05Настраиваемые провайдеры моделей через API-ключи OpenAI и Anthropic

Сценарии использования

• Изучение создания многоэтапных исследовательских агентов с LangGraph
• Практическое знакомство с шаблонами супервизора и параллельных субагентов
• Подключение MCP-серверов в качестве инструментов к исследовательскому процессу на базе LLM
• Использование ноутбуков как отправной точки для собственной системы глубокого исследования

Быстрый старт

1. 1

   Установите Node.js (включает npx) и Python 3.11 или новее

2. 2

   Установите менеджер пакетов uv

3. 3

   Клонируйте репозиторий

   git clone https://github.com/langchain-ai/deep_research_from_scratch
4. 4

   Установите зависимости с помощью uv

   uv sync

Что важно знать

• !Потребуются API-ключи для поисковых и модельных провайдеров, например Tavily и OpenAI или Anthropic.
• !Это обучающий репозиторий с ноутбуками, а не упакованный исследовательский инструмент, который можно запустить напрямую.

Темы

Частые вопросы

Что такое deep_research_from_scratch?

Учебный репозиторий с пятью Jupyter-ноутбуками о создании с нуля агента для глубокого исследования на базе LangGraph. Агенты для глубокого исследования принимают запрос пользователя, уточняют его рамки, ищут информацию в нескольких источниках и составляют подробный отчёт. В этом проекте показано, как устроена такая система: LangGraph используется для оркестрации, а не как готовый продукт.

deep_research_from_scratch можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

deep_research_from_scratch распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

deep_research_from_scratch всё ещё поддерживается?

Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в deep_research_from_scratch — 11 авг. 2026 г..

Для чего можно использовать deep_research_from_scratch?

Изучение создания многоэтапных исследовательских агентов с LangGraph Практическое знакомство с шаблонами супервизора и параллельных субагентов Подключение MCP-серверов в качестве инструментов к исследовательскому процессу на базе LLM Использование ноутбуков как отправной точки для собственной системы глубокого исследования

Как установить deep_research_from_scratch?

Установите Node.js (включает npx) и Python 3.11 или новее Установите менеджер пакетов uv Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/langchain-ai/deep_research_from_scratch Установите зависимости с помощью uv: uv sync

Где скачать deep_research_from_scratch?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/langchain-ai/deep_research_from_scratch