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综述

1、纳米 AI 梁志辉：超级搜索智能体是 AI 时代的真正入口：

https://mp.weixin.qq.com/s/9JikZOxpRyP3WfpXvfZo_g2

2、一篇95页最新80种Deep Research系统全面综述：https://mp.weixin.qq.com/s/X7Lv7XvSf-A1Sm8a8nOanA

3、Deep Research现有方案技术总结：实现架构、特点对比、现存问题及未来方向：https://mp.weixin.qq.com/s/7TqX0zi8aI-jByetRIISJg

项目

1、OpenAI Deep Research的复现项目：Open Deep Research、OpenDeepResearcher、node-DeepResearch， https://mp.weixin.qq.com/s/MqJNPyzJw8pr5Nmq2mFqnw

2、OpenAI学会了如何构建Agent应用——评Deep Research：https://mp.weixin.qq.com/s/YVz7TZBxoSBXkQyGeKy6uw

3、Agent性能优化技术总结及DeeResearch用于Github项目搜索实现思路：https://mp.weixin.qq.com/s/c2QIcpaejLxHTmbO4Ao0-w

4、5 个工程师 24 小时手撸免费版 Deep Research！：https://mp.weixin.qq.com/s/iV0FLow61ArtJyvfmHETKQ

5、Gemini开源项目 DeepResearch：https://mp.weixin.qq.com/s/OZXERROaxZDkpFbO1Gn7Bg

6、【7.2K Star】Google 基于LangGraph打造全栈Deep Research：https://mp.weixin.qq.com/s/SHvyBO4vuo1GeoLNZHUePg

7、解析Claude Research背后的多智能体架构：https://mp.weixin.qq.com/s/fszBYbwNvxp0ObEZwx2vbQ

8、引入MCP做“RAG想法实验”框架：UltraRAG2.0设计思路及可借鉴点：https://mp.weixin.qq.com/s/LEtuEKtZyiUqd1pdHW1XBA

9、真心不错！深度解析代码项目—找Zread.ai就对了：https://mp.weixin.qq.com/s/Kkq3hs-mQAPbXRU6WE_Leg

10、18个Deepresearch项目技术实现对比及RAG与Reasoning结合范式：https://mp.weixin.qq.com/s/NaaE1d52Il801uhpQcC_ZA

11、前沿重器[69] | 源码拆解：deepSearcher动态子查询+循环搜索优化RAG流程：https://mp.weixin.qq.com/s/mU74l6oTLPhHTpz91nKDig

开源项目：https://github.com/zilliztech/deep-searcher

实战

1、MCP实战｜从0到1构建异步 DeepResearch 工具，支持进度推送与超时控制：https://mp.weixin.qq.com/s/O92Of0NPrUeu3ZLJdKQZBg

2、迈向 AI 搜索范式：从AI搜索、多模态推荐到零样本混合检索器：介绍AI下的信息检索和推荐https://mp.weixin.qq.com/s/R1VpFR5fTMP8v7AK1skYzw

3、Agent实战教程：如何从头开始使用LangGraph构建自己的DeepResearch(上)：https://mp.weixin.qq.com/s/kLKYIcckAIgeWWsSKxJz9g，系列课程：

课程链接：https://academy.langchain.com/courses/take/deep-research-with-langgraph

项目链接：https://github.com/langchain-ai/deep_research_from_scratch

架构

1、比RAG高出8.9%，百度TURA：让搜索引擎“动”起来的下一代AI Agent架构：https://mp.weixin.qq.com/s/b5H3A5b1BvVjkfrYUBLJnA

结尾

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