本篇为spring-ai-alibaba学习系列第二十七篇

简介

spring-ai-alibaba-deepresearch 深度研究，是基于 spring-ai-alibaba-graph 的一款上层应用，主要工作是深度研究并生成研究报告，适合做深入研究使用，或作为高度定制化超级智能搜索引擎使用

例如金融行业中投资经理的行业研究报告，或者想对某一领域、某一现象、某一事件的背景、起因、经过、结果、影响，是什么、为什么、怎么用等等信息做全方位了解

spring-ai-alibaba-deepresearch 项目包含前后端代码，内置支持多智能体、工具调用、MCP、RAG知识库、web搜索等功能，其中web搜索支持 tavily、阿里云ai搜索、百度搜索、serpapi 等

内部实现

作为基于 spring-ai-alibaba-graph 的应用，deepresearch 自然也是遵循 graph 的设计理念，整体流程由定义图、编译图、执行图等环节组成，主要代码逻辑在于实现各个功能类型的节点，然后将其编排为 graph

以下是目前 deepresearch 的图定义

整个图的逻辑较为复杂，涉及到多种类型的节点及各种条件边

如果将其做成交互的流程图，大概如下图所示

流程较多，看起来还是比较复杂，简化一下，大概如下图所示

可以看出，deepResearch从大框架上仍然还是一个RAG系统，只是各个环节上的操作更加复杂一些

接下来将会基于deepResearch的源码，逐一分析deepResearch中各个节点的作用和原理

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