GPT Researcher：自动做深度调研的 AI 代理

做调研这件事，对很多人来说是个苦差事。查资料、筛选信息、整理成报告，一套流程下来少说几天。GPT Researcher 想解决的就是这个问题，它是一个开源的深度调研代理，能自动完成从问题拆解到报告生成的全流程。

目前这个项目在 GitHub 上有 27,930 个 Star。

GPT Researcher 的核心思路是把调研任务拆成两步：规划和执行。规划代理负责把一个大问题拆成多个小问题，执行代理则分别去搜集每个小问题的信息。最后由发布器把所有结果汇总成一份完整的报告。

这个设计参考了 Plan-and-Solve 和 RAG 两篇论文的思路，通过并行化的代理工作来提升速度和稳定性。

支持的功能包括：

• 生成超过 2000 字的详细调研报告
• 聚合 20 个以上的信息来源
• 智能抓取和筛选图片
• 支持 PDF、Word 等格式导出
• 可以基于本地文档做调研（PDF、CSV、Excel、Markdown、PowerPoint、Word）
• 支持 MCP 协议接入 GitHub 仓库、数据库等自定义数据源

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安装使用

最简单的方式是通过 pip 安装：

pip install gpt-researcher

使用前需要配置两个 API Key：

export OPENAI_API_KEY={Your OpenAI API Key here}
export TAVILY_API_KEY={Your Tavily API Key here}

也可以克隆仓库后手动启动：

git clone https://github.com/assafelovic/gpt-researcher.git
cd gpt-researcher
pip install -r requirements.txt
python -m uvicorn main:app --reload

启动后访问 localhost:8000 就能使用。

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代码调用

通过 Python API 调用也很方便：

from gpt_researcher import GPTResearcher

query = "why is Nvidia stock going up?"
researcher = GPTResearcher(query=query)
research_result = await researcher.conduct_research()
report = await researcher.write_report()

先调用 conduct_research 做调研，再调用 write_report 生成报告，两步搞定。

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MCP 集成

GPT Researcher 支持 MCP 协议，可以连接 GitHub 仓库、数据库等外部数据源，和网络搜索一起做混合调研：

from gpt_researcher import GPTResearcher
import os

os.environ["RETRIEVER"] = "tavily,mcp"

researcher = GPTResearcher(
    query="What are the top open source web research agents?",
    mcp_configs=[{
        "name": "github",
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
        "env": {"GITHUB_TOKEN": os.getenv("GITHUB_TOKEN")}
    }]
)

research_result = await researcher.conduct_research()
report = await researcher.write_report()

这样调研结果就不局限于网页内容了。

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深度调研

项目还提供了一个深度调研模式，采用树状探索方式，可以递归地深入子话题。一次深度调研大约需要 5 分钟，使用 o3-mini 模型的话成本大概 0.4 美元。

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Docker 部署

不想折腾环境的话，可以用 Docker：

docker-compose up --build

默认会启动两个服务，Python 后端跑在 localhost:8000，React 前端跑在 localhost:3000。

项目还提供了 Claude Skill 的安装方式，可以直接在 Claude 对话中使用 GPT Researcher 的调研能力。

GPT Researcher 适合需要频繁做信息调研的场景，比如写分析报告、做竞品研究、跟踪行业动态。自动化程度高，生成的报告有引用来源，比手动查资料快很多。

Claude 对话中使用 GPT Researcher 的调研能力。

GPT Researcher 适合需要频繁做信息调研的场景，比如写分析报告、做竞品研究、跟踪行业动态。自动化程度高，生成的报告有引用来源，比手动查资料快很多。