刚刚，DeepMind开源全栈「Deep Research」项目，AI 研究将人人可用
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谷歌DeepMind团队刚刚开源了「DeepResearch」项目！
基于Gemini2. 5的全栈「DeepResearch」快速启动项目正式开源，让每个人都能拥有一个智能研究助手。
这个项目最大的亮点是，它不仅能动态搜索网络、反思结果，还能在一个精美的UI界面中以流式传输的方式提供带有引用的综合答案。
整个项目使用React和LangChain的LangGraph构建，真正实现了前后端完美结合的AI研究工具。
DeepMind开发人员体验专家PhilippSchmid(@_philschmid)详细介绍了这个项目的核心特性：
🔄智能体通过研究和反思迭代循环，直到收集到足够的信息
🔍动态查询生成、通过Gemini原生Google搜索工具进行网络研究，以及反思推理
🧠支持不同的搜索强度（低、中、高），可调节搜索的广度和深度
🛠️React前端、LangGraph后端、TailwindCSS+ShadcnUI组件
🐳可轻松在本地运行或通过Docker部署
📄答案包含来自收集的网络资源的引用
简单来说，这个工具能像一个真正的研究助理一样工作——
先理解你的问题，然后自动生成搜索查询，在网上找到相关信息，反思这些信息是否足够，如果不够就继续深挖，最后给你一个有理有据的答案。
根据项目文档，这个后端智能体的工作流程是这样的：
生成初始查询：基于用户输入，使用Gemini模型生成一组初始搜索查询。
网络研究：对每个查询，使用带有Google搜索API的Gemini模型查找相关网页。
反思与知识缺口分析：智能体分析搜索结果，判断信息是否充足或是否存在知识缺口。这个反思过程也使用Gemini模型。
迭代优化：如果发现缺口或信息不足，它会生成后续查询并重复网络研究和反思步骤（最多可配置的循环次数）。
完成答案：一旦研究被认为充分，智能体使用Gemini模型将收集的信息综合成连贯的答案，包括来自网络资源的引用。
这个项目用到的技术如下：
React（配合Vite）：用于前端用户界面
TailwindCSS：用于样式设计
ShadcnUI：用于组件库
LangGraph：用于构建后端研究智能体
GoogleGemini：用于查询生成、反思和答案合成的大语言模型
整个项目结构清晰，分为两个主要目录：
frontend/：包含用Vite构建的React应用
backend/：包含LangGraph/FastAPI应用，包括研究智能体逻辑
开发环境配置很简单：
首先确保你有：
Node. js和npm（或yarn/pnpm）
Python3. 8+
GEMINI_API_KEY：后端智能体需要GoogleGeminiAPI密钥
安装依赖只需要：
然后运行开发服务器：
这会同时运行后端和前端开发服务器。打开浏览器访问前端开发服务器URL（例如http ://localhost:5173/app）即可。
项目还提供了完整的Docker部署方案。
在生产环境中，后端服务器会提供优化后的静态前端构建。LangGraph需要Redis实例和Postgres数据库。
Redis用作发布-订阅代理，实现后台运行的实时输出流。Postgres用于存储助手、线程、运行状态、持久化线程状态和长期记忆。
构建Docker镜像：
运行生产服务器：
这个项目一经发布就引起了社区的广泛关注。
LoganKilpatrick(@OfficialLoganK)作为谷歌GeminiAPI的产品负责人直接点赞：
这太棒了
StephenRayner(@stephen_rayner)提出了一个很有意思的技术选型问题：
太酷了，很高兴看到有人使用LangChain。你觉得怎么样？你一开始就知道会使用它吗，还是考虑过VercelAISDK？
Prashant(@Prashant_1722)认为这类快速启动项目对推广很有帮助：
现在我们说到点子上了…谢谢团队。这些快速启动是帮助采用的好方法
Artale(@artale93)更是直接预言：
Agetic是未来
HenkjandeKrijger(@henkjan)给出了更深入的评价：
你们打造了一个强大的工具，将尖端技术与用户友好的设计相结合，让深度研究变得易于访问和高效。做得好！
这个开源项目的意义不仅在于技术本身，更在于它降低了构建智能研究助手的门槛。
无论是想要学习Agent开发的开发者，还是需要强大研究工具的用户，都能从中受益。
项目地址：
https ://github. com/google-gemini/gemini-fullstack-langgraph-quickstart
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