[开源自荐] 告别漫长枯燥的资料搜集：自部署这款免费不限量的🔥Deep Research，借助各大 AI 模型的联网能力，助您⚡️闪电般生成深度研究报告。

[amery2010]

在信息爆炸的时代，进行深度研究往往意味着耗费大量时间和精力在资料搜集、筛选和整理上。无论您是需要撰写行业报告、学术论文，还是仅仅想快速了解一个新领域，传统的研究方式都可能让您望而却步。为了让深度研究更加平民化，我开发了这款自部署可以免费不限量使用的 Deep Research ，在短短一个多月时间就获得了 1.8k star。

GitHub: u14app/deep-research

体验项目: https://research.u14.app

---

🚀 闪电速度，深度洞察：构建属于您的专属深度研究助手

这款 Deep Research 并非简单的信息聚合工具。它巧妙地结合了各大 AI 模型的联网能力，能够在短短几分钟内，为您生成结构清晰、内容丰富的深度研究报告。它能快速理解您的研究主题，制定研究计划，自动进行多轮信息搜集，并最终汇总成一份可读性强的报告，大幅提升您的研究效率。

✨ 核心亮点

• 极速深度研究： 大约 2 分钟即可生成一份详尽的研究报告，颠覆传统研究流程。
• 强大的 AI 引擎： 由顶尖的 AI 模型驱动，确保分析的准确性和深度。
• 广泛的 LLM 支持： 兼容市面上主流的大语言模型，包括 Gemini 、OpenAI 、Anthropic 、Deepseek 、Grok 、OpenAI Compatible 、OpenRouter 、Ollama 等，为您提供灵活的选择。
• 便捷的网页搜索集成： 支持 Searxng 、Tavily 、Firecrawl 、Exa 、Bocha 等多种搜索引擎，即使您使用不直接支持搜索的 LLM ，也能轻松获取互联网信息。
• 智能的思考与任务模型： 平衡研究的深度与速度，确保快速产出高质量结果，并支持切换不同的研究模型。
• 支持深入研究： 您可以在研究过程的任何阶段对内容进行细化或调整，并从该阶段重新开始研究，实现灵活迭代。
• 本地知识库功能： 支持上传文本、Office 文档、PDF 等文件，构建您的专属本地知识库，让 AI 基于您的私有资料进行研究。
• 强大的报告编辑功能： 提供 Markdown 可视化编辑模式，支持调整阅读难度、文章长度，甚至进行全文翻译，满足您对报告内容的精细化需求。
• 完整的研究历史记录： 自动保存您的每一次研究过程和结果，随时回顾，再次深入研究。
• 灵活的部署方式： 支持快速部署到 Vercel 、Cloudflare 等平台，也提供 Docker 镜像和静态页面导出，满足不同的部署场景。
• 本地 & 服务器 API 支持： 提供本地和服务器端 API 调用选项，适应不同使用环境。
• 多 Key 负载均衡： 支持配置多个 API Key ，有效提高 API 响应效率。
• 多语言支持： 提供英文和简体中文界面。
• 现代技术栈： 基于 Next.js 15 和 Shadcn UI 构建，界面现代、性能卓越、用户体验流畅。
• MIT 开源许可： 完全开源，您可以自由使用、修改和分发，无论是个人还是商业用途。

🛡️ 隐私至上：您的数据，只有您自己拥有

Deep Research 将用户隐私放在首位。所有研究数据和生成的报告都存储在您本地的浏览器中。除非您明确使用服务器端 API 调用（或经过您配置的代理），我们绝不会收集或将您的研究数据传输到任何外部服务器。您可以安心地进行研究，无需担忧数据泄露问题。

🚀 立即开始体验！

开始 Deep Research 非常简单：

您可以通过 https://research.u14.app/ 即可体验极速的 Deep Research 。

也可以通过以下步骤部署您的专属深度研究服务：

1. 获取您的 LLM API Key (推荐使用免费的 Gemini)。
2. 选择 Vercel 或 Cloudflare 进行一键部署。
3. 开始您的极速深度研究之旅！

您也可以轻松部署到 Docker 或使用静态页面。

[gopher404]

试用了一下，挺强的，感谢

[amery2010]

@gopher404 感谢支持～

[longline]

有点意思

[amery2010]

@longline 这个项目开发的初衷是让 Deep Research 平民化

[amery2010]

目前突破 1.9k star ，感谢大家的支持

[fg990]

试用了一下，非常棒👍

[amery2010]

@fg990 感谢您的支持～

[wayilive]

如何通过 docker 在 vps 上部署并对外提供 web 访问？

[amery2010]

@wayilive 如果没有防火墙的话，就只要 http://ip:3333 就可以访问了，如果有防火墙，需要开放 3333 端口或者使用端口代理转发

[wayilive]

@amery2010 #9 很奇怪，按 README 运行 docker 之后查看 docker logs
❯ docker logs deep-research
▲ Next.js 15.3.1
- Local: http://060b0f555165:3000
- Network: http://060b0f555165:3000

✓ Starting...
✓ Ready in 130ms
尝试本机访问
❯ curl 127.0.0.1:3000
curl: (7) Failed to connect to 127.0.0.1 port 3000 after 0 ms: Couldn't connect to server
❯ curl http://060b0f555165:3000
curl: (6) Could not resolve host: 060b0f555165
❯ curl http://localhost:3000
curl: (7) Failed to connect to localhost port 3000 after 1 ms: Couldn't connect to server

[amery2010]

@wayilive http://060b0f555165:3000 都是 docker 内部地址，无法对外访问，您需要查询关于 docker 的相关设置

[wayilive]

@amery2010 #11 试了三台不同的服务器都一样，然后问了一下 AI ，DS 给出的解答是“Next.js 默认的 app.listen 配置可能未显式指定监听地址，导致容器绑定到内部 IP （如 localhost 或容器 ID ）。需强制绑定到 0.0.0.0 以允许外部访问。”

通过 DS 给出的解决方案，选了最简单的在 docker run 的时候指定-e HOSTNAME=0.0.0.0 就可以正常访问了，此时 docker logs 显示的是监听 http://localhost:3000 和 http://0.0.0.0:3000 。

所以不能简单的说是 docker 相关设置的问题，DS 给出的其他解决方案包括在“在 package.json 的 start 脚本中增加 --hostname 0.0.0.0 参数”，“在 Dockerfile 中定义 HOSTNAME 环境变量”等，供您参考。

[amery2010]

您直接使用本机 IP 加 3000 端口号就可以访问了，这是 docker 的一种简单的安全机制，避免被外部网络访问所以默认只允许本机访问，如果您开了 0.0.0.0 ，即您的服务可以被任意的外部网络访问。

docker 应该是有官方文档说明，具体内容您查阅官方文档。

一般都是在 docker 之上加一层访问控制层，比如 nginx ，然后通过 nginx 转发端口数据。