概述
DeepResearchAgent是SkyworkAI开发的一款基于DeepSeek大模型的智能研究助手，它能够通过多层次的搜索和分析能力，帮助用户完成复杂的深度研究任务及通用任务解决。其核心架构包括顶层规划智能体和多个专注的底层智能体：
- 顶层规划智能体：负责任务分解、规划及协调底层智能体协作。
- 专注型底层智能体：
- 深度分析器：进行信息深入分析，支持多种数据类型。
- 深度研究员：进行全面研究与信息汇总，支持自动生成研究报告。
- 浏览器工具：自动化网页操作，支持信息获取和数据收集。
主要特点：
- 分层协作，扩展性强。
- 自动化信息分析、研究及网络交互能力。
- 提供安全的 Python 沙盒环境。
项目地址：SkyworkAI/DeepResearchAgent
代码分析
deepwiki分析页面参考【这里】
基于对DeepResearchAgent代码的深入分析，我将从实现层面详细阐述其planning机制、agent流转以及深层次信息挖掘的实现方式。
Planning机制实现
DeepResearchAgent采用分层规划架构，其中PlanningAgent作为顶层控制器负责任务分解和调度。
Planning的核心实现包括两个阶段：
- 初始规划阶段：系统会根据任务生成初始计划，使用预定义的提示模板引导规划过程
- 动态更新阶段：在执行过程中根据planning_interval参数定期更新计划
PlanningAgent通过YAML配置的提示模板进行任务规划，其中包含了详细的任务指令和团队成员调度策略。
Agent间流转机制
DeepResearchAgent采用分层多智能体架构，实现了灵活的agent流转机制：
1. 架构层次
- 顶层：PlanningAgent（规划和调度）
- 执行层：三个专门的子智能体
- DeepAnalyzerAgent：深度分析
- BrowserUseAgent：网页交互
- DeepResearcherAgent：深度搜索
2. 流转实现机制
Agent间的流转通过工具调用机制实现，PlanningAgent通过execute_tool_call方法调度子智能体：
关键实现特点：
- 使用
managed_agents参数管理子智能体 - 通过JSON格式的工具调用参数传递任务
- 子智能体执行完成后返回详细结果给PlanningAgent
深层次信息挖掘实现
1. 多层次搜索策略
系统配置了多个层次的深度挖掘参数：
2. 专门化Agent设计
每个子智能体都针对特定类型的深度挖掘任务进行了优化：
- DeepResearcherAgent：专门负责深度网络搜索
- BrowserUseAgent：负责复杂网页交互和信息提取
- DeepAnalyzerAgent：执行深度分析和计算任务
3. 迭代探索机制
通过ReAct框架的Action-Observation循环实现深层次挖掘：
系统流程图
graph TD
A["用户任务输入"] --> B["PlanningAgent启动"]
B --> C["生成初始计划"]
C --> D["任务分解与分析"]
D --> E{"判断任务类型"}
E -->|网页搜索/交互| F["调用BrowserUseAgent"]
E -->|深度搜索| G["调用DeepResearcherAgent"]
E -->|文件分析/计算| H["调用DeepAnalyzerAgent"]
F --> I["网页搜索与交互"]
I --> J["提取关键信息"]
J --> K["返回结果给PlanningAgent"]
G --> L["执行深度搜索"]
L --> M["多层次信息挖掘"]
M --> N["综合搜索结果"]
N --> K
H --> O["深度分析处理"]
O --> P["计算和推理"]
P --> K
K --> Q{"任务是否完成"}
Q -->|否| R["更新计划"]
R --> D
Q -->|是| S["生成最终答案"]
S --> T["输出结果"]
Notes
DeepResearchAgent通过这种分层架构实现了高效的任务分解和执行，其核心优势在于：
- 智能调度：PlanningAgent能够根据任务特点智能选择合适的子智能体
- 深度挖掘：每个子智能体都专门优化了特定类型的深度信息获取能力
- 动态适应：通过planning_interval实现计划的动态调整
- 状态管理：通过state变量在不同agent间共享信息和中间结果
这种设计使得系统能够处理复杂的多步骤研究任务，实现真正的深层次信息挖掘和分析。