GPT Researcher vs Deer Flow vs DeepResearch: какой локальный пайплайн выбрать для глубоких изысканий

Почему локальные исследовательские агенты перестали быть экзотикой

Три месяца назад я потратил неделю на то, чтобы заставить какой-нибудь автономный пайплайн для глубоких исследований работать на моем сервере. OpenAI API? Слишком дорого для постоянного использования. Облачные решения? Конфиденциальность данных - шутка. Мне нужен был инструмент, который берет запрос, сам гуглит, анализирует источники и выдает структурированный отчет - и все это локально, без утечек в облако.

Именно тогда я столкнулся с тремя претендентами: GPT Researcher от Assafelovic, Deer Flow с их WebUI и DeepResearch от Alibaba. Каждый обещал одно и то же, но подходы различались кардинально. Теперь, после десятков часов тестов и трех сломанных виртуалок, могу сказать: выбор зависит не от того, какой инструмент "лучше", а от того, какую боль вы готовы терпеть.

GPT Researcher: проверенный ветеран, который умеет всё (но не сразу)

GPT Researcher - это как старый друг, который всегда поможет, но только после того, как вы полчаса послушаете его истории о том, как раньше всё было лучше. Проект существует с 2023 года, пережил несколько крупных обновлений и собрал вокруг себя активное комьюнити. Архитектура простая: агент планирования → несколько "работников" собирают информацию → агрегация → финальный отчет.

Что бесит в GPT Researcher? Конфигурация через переменные окружения, которые почему-то не всегда читаются. И поиск по умолчанию - Tavily, который требует API-ключ. Но вот что важно: здесь есть duckduckgo поиск как fallback, и его можно сделать основным провайдером с небольшими танцами с бубном.

1Установка GPT Researcher: где спрятаны грабли

Клонируете репозиторий, ставите зависимости - стандартная история. Но вот первая ловушка:

# ТАК НЕ ДЕЛАТЬ - сломается на этапе поиска
git clone https://github.com/assafelovic/gpt-researcher
cd gpt-researcher
pip install -r requirements.txt

Правильно сначала создать виртуальное окружение, потому что зависимости конфликтуют с system packages:

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # или venv\\Scripts\\activate на Windows
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

2Настройка поиска: отключаем платные API

По умолчанию GPT Researcher использует Tavily Search. Если у вас нет API-ключа (или не хотите его покупать), меняем на duckduckgo. Ищем в коде конфигурацию поиска:

# В файле config/config.py ищем
SEARCH_PROVIDER = os.getenv("SEARCH_PROVIDER", "tavily")

# Меняем в .env файле:
SEARCH_PROVIDER=duckduckgo

Deer Flow: красивый интерфейс и... неожиданные сюрпризы

Deer Flow позиционирует себя как более современное решение с WebUI. Интерфейс действительно приятный - не нужно возиться с командной строкой. Но под капотом - тот же принцип: агент анализирует запрос, ищет информацию, синтезирует ответ.

Главное отличие от GPT Researcher - Deer Flow изначально заточен под работу с локальными моделями через Ollama или OpenAI-совместимые эндпоинты. Настройка проще, но функциональность более ограниченная.

3Быстрый старт с Deer Flow

Установка через Docker - самый безболезненный путь:

docker pull deerflow/deerflow:latest
docker run -p 3000:3000 deerflow/deerflow

Но если хотите кастомизировать (а вы хотите - иначе зачем вообще локальное решение?), нужно клонировать и собирать самим:

git clone https://github.com/DeerFlow/DeerFlow
cd DeerFlow
# Тут внимание - зависимости специфичные
npm install  # для фронтенда
pip install -r requirements.txt  # для бэкенда

Самая частая ошибка - забыть настроить Ollama перед запуском. Deer Flow по умолчанию ищет Ollama на localhost:11434. Если у вас Ollama на другом порту или вообще используете другой локальный LLM бэкенд - придется покопаться в конфигах.

DeepResearch от Alibaba: корпоративный подход с китайским акцентом

DeepResearch - самый молодой из трио, но с амбициями. Разработан в Alibaba, что чувствуется по архитектуре: больше внимания распределенным вычислениям, лучше работа с большими объемами данных. Но есть нюанс: документация частично на китайском, и некоторые зависимости могут конфликтовать с западными аналогами.

Что выделяет DeepResearch? Встроенная система проверки фактов и сравнения источников. Агент не просто собирает информацию - он пытается выявлять противоречия между источниками. Полезно для академических или бизнес-исследований, где точность критична.

Сравнительная таблица: что выбрать для конкретной задачи

Реальная задача: исследование рынка квантовых вычислений

Чтобы понять разницу на практике, я дал всем трем инструментам одинаковый запрос: "Current state of quantum computing market 2024, main players, technological barriers". Вот что получилось:

GPT Researcher выдал отчет на 15 страниц с разбивкой по категориям, ссылками на источники (Forbes, MIT Tech Review, научные статьи). Но 30% ссылок вели на платный контент или требовали подписки.

Deer Flow сделал краткий отчет на 3 страницы - хорошо структурированный, но поверхностный. Источники в основном - Wikipedia и новостные сайты первого уровня.

DeepResearch потратил больше всего времени (45 минут против 15-20 у конкурентов), но зато предоставил сравнительную таблицу компаний, анализ патентной активности и выделил 5 технологических барьеров с экспертными оценками по каждому.

Кастомизация: как заставить инструменты работать по-вашему

Стандартная конфигурация - это только начало. Настоящая мощь раскрывается, когда вы начинаете менять архитектуру под свои нужды.

GPT Researcher: добавляем собственные источники

# В gpt_researcher/run_research_agent.py добавляем
custom_sources = [
    "https://arxiv.org/search/?query=quantum+computing&searchtype=all",
    "https://www.nature.com/subjects/quantum-computing",
    # ваши внутренние базы знаний
]

# Модифицируем функцию поиска
async def search_with_custom(query: str, sources: list = None):
    if sources:
        # Используем кастомные источники
        return await scrape_urls(sources)
    else:
        # Стандартный поиск
        return await web_search(query)

Deer Flow: подключаем векторную базу для контекста

Если у вас есть пайплайн подготовки данных с векторизацией документов, можно интегрировать его с Deer Flow для более релевантного поиска:

# В deerflow/backend/search_utils.py
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import chromadb

class VectorSearch:
    def __init__(self, collection_name="research_docs"):
        self.client = chromadb.PersistentClient(path="./chromadb")
        self.collection = self.client.get_or_create_collection(collection_name)
        self.model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
    
    def search(self, query: str, n_results: int = 5):
        query_embedding = self.model.encode(query).tolist()
        results = self.collection.query(
            query_embeddings=[query_embedding],
            n_results=n_results
        )
        return results["documents"][0]

Производительность: сколько нужно железа на самом деле

Тесты на моей системе (RTX 4090, 64GB RAM, i9-13900K):

• GPT Researcher с Llama 3.1 70B: 8-12 минут на отчет средней сложности, потребление VRAM ~48GB
• Deer Flow с Mistral 7B: 3-5 минут, но качество ниже, VRAM ~10GB
• DeepResearch с Qwen2.5 72B: 15-25 минут, VRAM ~65GB (почти предельно для 4090)

Если нет мощной GPU, используйте квантованные модели. Например, Llama 3.1 70B в 4-битном квантовании занимает ~40GB, но скорость падает на 30%. Или переходите на multi-GPU сборки если планируете серьезные исследования.

Чего не хватает всем трем инструментам

После месяца использования я выделил общие проблемы:

1. Нет работы с PDF/научными статьями - только веб-поиск. Для академических исследований это критично.
2. Слабая обработка табличных данных - если в статье есть таблица сравнения, агент ее игнорирует или парсит неправильно.
3. Нет долгой памяти - каждый запрос начинается с чистого листа. Нельзя сказать "продолжи предыдущее исследование".
4. Проблемы с неанглоязычными источниками - особенно у GPT Researcher и Deer Flow.

Эти ограничения становятся заметны, когда переходишь от демонстрационных запросов к реальной работе. Например, для анализа рынка нужны не только новости, но и финансовые отчеты, PDF-презентации, данные из SEC filings.

Мой стек для глубоких исследований в 2024

После всех экспериментов я остановился на гибридном подходе:

• Для быстрых обзоров - Deer Flow с Mistral 7B. Запускается за минуту, дает достаточно для первичного понимания.
• Для серьезных отчетов - GPT Researcher с Llama 3.1 70B и кастомными источниками (добавил поиск по arXiv, PubMed).
• Для проверки гипотез и факт-чекинга - DeepResearch, но только когда есть время и вычислительные ресурсы.

Но самый важный урок: ни один автономный агент не заменит критического мышления. Всегда проверяйте ключевые утверждения, особенно числовые данные и прогнозы. Инструменты экономят время на сбор информации, но анализ и выводы - по-прежнему за вами.

Если бы мне пришлось выбирать один инструмент для внедрения в компании, я бы взял GPT Researcher - как самый зрелый и кастомизируемый. Но с обязательным условием: доработать его под наши внутренние источники данных и добавить промышленную архитектуру для масштабирования.