GPT Researcher

Автономный агент глубоких исследований: по одному запросу собирает отчёт с 20+ источниками и ссылками

Что делает

Агент, который проводит исследование вместо вас: по запросу формирует план вопросов, обходит десятки источников, отбирает релевантные фрагменты и пишет связный отчёт с цитатами и ссылками. Умеет исследовать веб, локальные документы (PDF, Word, Excel) и подключённые источники через MCP.

Как это работает

Архитектура «планировщик → исполнители → издатель»: планировщик разбивает тему на исследовательские вопросы, краулер-агенты собирают материал по каждому вопросу параллельно, фильтр контекста отбрасывает лишнее, издатель собирает финальный отчёт. Режим Deep Research исследует тему деревом подтопиков (~5 минут, ~$0.4 за прогон). Экспорт в PDF, Word и Markdown.

Как поставить

1. 1Установите пакет (нужен Python 3.12+)

   Самый быстрый путь — pip-пакет. Для веб-поиска нужен ключ Tavily (есть бесплатный тариф).

   pip install gpt-researcher
   # Переменные окружения:
   # OPENAI_API_KEY=...
   # TAVILY_API_KEY=...

   📋 Скопировать промпт

2. 2Или поднимите полное приложение с интерфейсом

   Сервер на :8000 и фронтенд на :3000 через Docker Compose — получаете веб-приложение с прогрессом исследования.

   git clone https://github.com/assafelovic/gpt-researcher.git
   cd gpt-researcher
   docker compose up --build

   📋 Скопировать промпт

3. 3Запустите первое исследование

   В веб-интерфейсе или коде задайте запрос вида «Исследование рынка X в РФ 2026: ёмкость, игроки, тренды, барьеры входа».

🧩 Как применять в своих проектах

• →Исследование рынка перед запуском продукта — за часы вместо недель сёрфинга
• →Разбор ниши конкурента: офферы, цены, отзывы, позиционирование
• →Фактура для лонгридов и лид-магнитов с проверяемыми источниками
• →Анализ трендов в нише для контент-плана на квартал
• →Исследование по своим документам: выгрузили переписки/отчёты → отчёт с выводами

👤 Кому подойдёт

• →Предпринимателям перед запуском продукта или выходом в новую нишу
• →Маркетологам: фактура для контента и обоснование офферов цифрами
• →Аналитикам: первый проход по теме перед глубокой работой
• →Тем, кто ценит ссылки на источники — каждый тезис проверяем

✅ Внедрил, если:

• ☐Ключи OpenAI и Tavily работают, первый отчёт сгенерирован
• ☐Запрос сформулирован как исследовательская задача, а не вопрос в чат
• ☐Ключевые цифры перепроверены по первоисточникам из отчёта
• ☐Настроен режим под задачу: обычный отчёт или Deep Research
• ☐Отчёт экспортирован в нужный формат (PDF/Word/Markdown)

🧭 Подойдёт тебе, если:

• ☐Нужны свежие данные с источниками — не обучающая выдача LLM по памяти
• ☐Есть ~$0.1–0.5 на один прогон (зависит от модели и глубины)
• ☐Тема исследуема через открытый веб, а не закрытые базы
• ☐Готовы читать и править: агент снижает ошибки, но не гарантирует истину
• ☐Отчёт — черновик аналитика, а не готовое решение для инвестиций