Machine learning chat

🔟 Open‑source Deep Research Assistants 🤖 Глубокие исследовательские агенты — не просто чат‑боты, а полноценные ИИ‑ассистенты, способные искать информацию, взаимодействовать с инструментами, планировать и писать отчёты. Ниже — 10 мощных open‑source проектов, которые уже можно протестировать: 1. DeerFlow — модульная система от Bytedance: DeerFlow — open‑source фреймворк от Bytedance для создания модульных LLM-агентов. Поддерживает: - планирование действий, - анализ кода, - генерацию отчётов (включая Text-to-Speech), - адаптивную интеграцию инструментов. Создан для исследований, автоматизации и построения сложных агентных пайплайнов. https://github.com/bytedance/deer-flow 2. Alita — самообучающийся агент с поддержкой Model Context Protocols (MCP), всё в одном модуле. Alita — агент, который сам придумывает, как ему расширить себя, не полагаясь на заранее написанные сценарии, и уже демонстрирует топовые результаты на сложных тестах. https://github.com/CharlesQ9/Alita 3. WebThinker — автономный веб‑поиск с логикой "думай‑ищи‑пиши", RL‑обучением и глубокой навигацией https://github.com/RUC-NLPIR/WebThinker 4. SimpleDeepSearcher — это лёгкий, но эффективный open‑source фреймворк от RUCAIBox, предназначенный для автономного веб-поиска через импровизированные многотуровые сессии: - Использует Supervised Fine‑Tuning (SFT) вместо сложного RL, что значительно упрощает обучение и снижает вычислительные затраты - Генерирует реалистичные траектории поиска и рассуждений, симулируя поведение пользователя в живом поисковом окружении . - Критически отбирает данные по нескольким критериям качества: разнообразие запросов, сложность, структура ответов 5. AgenticSeek — приватный on‑device ассистент с выбором эксперта под задачу и голосовым управлением https://github.com/Fosowl/agenticSeek 6. Suna — универсальный ассистент: браузер, CLI, работа с файлами, API, деплой https://github.com/kortix-ai/suna 7. DeepResearcher — это комплексный open-source фреймворк от GAIR‑NLP, предназначенный для обучения LLM‑агентов, способных проводить глубокие исследования в автономном режиме, взаимодействуя с вебом. Использует несколько агентов‑браузеров, которые совместно исследуют веб и обрабатывают информацию https://github.com/GAIR-NLP/DeepResearcher 8. Search‑R1 — агент на PPO/GRPO с поддержкой LLaMA3, Qwen2.5 и кастомных поисковиков. Агент учится эффективному циклу «думай — ищи — думай — отвечай» через RL, достигая важных улучшений в точности ответов и эффективности поиска. https://github.com/PeterGriffinJin/Search-R1 9. ReCall — это фреймворк на основе RL, который учит LLM "должным образом" вызывать и комбинировать инструменты, используя сгенерированные задачи, без необходимости вручную собирать примеры вызовов — и всё это в открытом доступе. https://github.com/Agent-RL/ReCall 10. OWL — мультиагентная система на CAMEL‑AI для динамического взаимодействия между агентами https://github.com/camel-ai/owl Агенты умеют планировать, взаимодействовать с браузером, запускать скрипты, интегрироваться с API и работать автономно. Всё проекты — с открытым кодом. Можно изучить, собрать и доработать под свои задачи. @ai_machinelearning_big_data #ml #rl #aiagents #ai #agents