Deep Dog 2：完全开源的深度研究智能体，基于 DeepSeek V4 Flash 在 DeepResearch Bench 排行第5（开源第1）

仓库：github.com/beneadie/deep_dog_2 最快捷的安装方式是：python -m pip install "git+github.com/beneadie/deep_dog_2.git" 将您的服务商密钥添加到 .env 文件中： DEEPSEEK_API_KEY=your-deepseek-key EXA_API_KEY=your-exa-key 然后直接在 Python 中导入： import asyncio from pathlib import Path from dotenv import load_dotenv load_dotenv() from deep_research.integration import run_research async def main(): result = await run_research( "钠离子电池的主要优点和局限性是什么？" ) print(result.status) if result.status == "completed": Path("report.md").write_text(result.final_report, encoding="utf-8") print("已保存 report.md") else: print(result.failure) asyncio.run(main()) 默认配置使用 DeepSeek V4 Flash 作为总控、研究子代理和报告撰写模型，并使用 Exa 进行网络搜索。

结果以 Markdown 字符串的形式返回，开发者可以将其打印、保存、发送至其他应用，或按需进行处理。更灵活的快速入门选项允许您自定义模型、搜索引擎、启用的代理、研究时长、迭代次数上限、搜索预算、阅读限制以及输出行为。

可用的专业代理包括网络、PubMed、Reddit、Substack、SEC Edgar、Arxiv 等。代码设计为可扩展，开发者可以添加新代理、修改提示词、更换服务商、调整总控与子代理的行为、调整预算，或将结果集成到自己的应用中。

该引擎采用封装式设计，您无需从头构建整个调度系统即可使用其集成层。本项目完全免费，并采用 MIT 许可证发布。我并未围绕该项目开展商业活动，也不提供托管服务。

可能产生的唯一费用是您选择使用的第三方 API 费用，例如 DeepSeek 或 Exa 的 API。