🧠 Local Deep Researcher — полностью локальный ассистент для глубоких веб-исследований

Описание: Хотите полноценного AI-исследователя у себя на компьютере — без подписок, без облака, полностью бесплатно?
Теперь это реально.
См. подробности здесь:
🛠 https://github.com/kvoloshenko/LocalD...
📘 https://t.me/AiExp01/139

Local Deep Researcher — это открытый проект от LangChain, который позволяет запускать полностью локальный Deep Research-ассистент на базе LangGraph + Ollama/LMStudio.
Даете тему → агент сам генерирует запросы → делает веб-поиск → собирает тезисы → находит пробелы → уточняет → собирает итоговый отчёт в удобном Markdown cо ссылками на источники.
________________________________________
🔥 Что умеет Local Deep Researcher
• Работает полностью локально, все LLM-вызовы через Ollama или LMStudio.
• Умеет делать многошаговое deep research в стиле IterDRAG:
o генерирует поисковые запросы,
o делает несколько циклов веб-поиска,
o суммаризирует материалы,
o анализирует пробелы,
o задаёт уточняющие вопросы,
o собирает итоговый отчёт.

• Использует разные поисковые движки:
o DuckDuckGo (по умолчанию, без ключей),
o Tavily,
o Perplexity,
o SearXNG.

• Визуализируется в LangGraph Studio:
o видно состояние графа,
o все промежуточные заметки,
o финальный отчёт с источниками.

• Настраивается одной переменной MAX_WEB_RESEARCH_LOOPS — хотите 2 итерации? Хотите 6? Пожалуйста.
________________________________________
🎥 Видео, по которому всё построено
“Building a fully local research assistant from scratch with Ollama” (English: 15 минут):
   • Building a fully local research assistant ...  
Автор показывает, как за несколько минут поднять локального AI-исследователя, выбрать модель (например Qwen 2.5 или Llama 3.2), задать число итераций и получить структурированный отчёт за ~1 минуту — полностью бесплатно.
________________________________________
📘 Конспект + ключевые идеи из видео
• Исследование и суммаризация — один из самых востребованных сценариев для агентных систем.
• Подход основан на итеративном цикле:
вопрос → поиск → сводка → рефлексия → уточняющий вопрос → повтор.
• Локальные модели отлично подходят, потому что параллелить десятки запросов тяжело, а итеративный подход — идеален.
• Выбор модели — через Ollama. Автор рекомендует Qwen 2.5 и Llama 3.2, проверяя их по локальным бенчмаркам на HuggingFace.
• Всё работает “из коробки”: достаточно запустить ollama pull, настроить .env и запустить граф через langgraph dev.
________________________________________
🛠 Как это выглядит в работе
1. Вы выбираете модель (например qwen2.5:14b).
2. Указываете количество циклов исследования.
3. Вводите тему, например: “Как была обучена модель Qwen 2.5?”
4. Агент делает:
o генерацию поискового запроса,
o поиск,
o суммаризацию,
o рефлексию,
o второй цикл поиска,
o сбор итогового отчёта.
5. На выходе — структурированный markdown-отчёт со ссылками.
________________________________________
📦 Репозиторий
Готовый проект здесь:
https://github.com/langchain-ai/local...
________________________________________
💡 Вывод
Local Deep Researcher — это, по сути, ваш личный AI-аналитик, который работает локально и бесплатно.
Отличный инструмент для разработчиков, исследователей, тех, кто готовит отчёты, обзоры или учится работать с Deep Research-подходом.
Если хотите — могу также:
✅ подготовить README для твоего проекта
✅ собрать учебный пример
✅ сделать видео-сценарий или PDF-гайд
✅ адаптировать Deep Researcher под твою задачу
См. подробности здесь: https://github.com/kvoloshenko/LocalD... .

________________________________________

✨ Что еще изучить и посмотреть:
• AI Agents:    • AutoGen. Multi-agent framework. Создание с...  
• Ollama:    • Ollama: Command line сервер для запуска ло...  
• OpenAI API (API ChatGPT):    • Концепты использования OpenAI API (API Cha...  
• RAG (Retrieval-Augmented Generation):    • Использование ChatGPT API в приложениях. R...  
• GigaChain:    • GigaChat API. Быстрый старт  
• LM Studio:    • LM Studio | Запускаем локально Open Source...