KResearch

2025-07-27AI教育学习 / 深度研究智能体108 次浏览

综合介绍

KResearch 是一个高级研究辅助工具，它使用AI系统来处理复杂的研究课题。该工具通过多个AI代理的协作，自动化地规划、执行和整合来自网络的信息。它的工作流程模仿了人类专家的研究过程：首先由“Alpha”战略代理制定研究计划，然后由“Beta”战术代理执行具体的搜索和信息提取任务。这个过程会重复进行多次，以确保收集到的信息足够全面和深入。最终，KResearch会生成一份结构清晰、包含完整引用来源的综合报告，并附带一个可视化的知识图谱。这个知识图谱可以清晰地展示关键概念及其相互关系，帮助用户快速理解复杂的主题。对于需要快速深入了解某一领域的学生、分析师或任何研究人员来说，这是一个非常有价值的工具。

功能列表

多代理协作：内置“Alpha”（战略家）和“Beta”（战术家）两个AI代理，它们会合作制定并执行最优的研究计划。
迭代式研究：通过多次“计划-搜索-阅读”的循环，全面收集关于特定主题的见解和信息。
实时进度追踪：以时间线的形式，详细展示AI从思考到执行的每一步，让整个研究过程完全透明。
可配置的研究模式：提供“均衡”、“深度探索”、“快速”和“超快”四种模式，用户可以根据不同的研究需求选择合适的模式。
生成综合报告：研究完成后，系统会自动生成一份结构化的Markdown格式报告，汇总所有发现。
知识图谱可视化：自动创建一个Mermaid.js格式的知识图谱，用于直观地展示关键实体及其相互之间的联系。
引用来源：所有研究结果都基于Google搜索，并提供完整的引用来源列表，确保信息可追溯。
现代化的用户界面：采用React和Tailwind CSS构建，界面设计简洁，支持浅色和深色两种模式。

使用帮助

KResearch 提供两种主要的使用方式：通过Docker快速部署，或者在本地进行开发环境部署。对于大多数用户而言，使用Docker是最简单快捷的方式。

方式一：使用Docker运行（推荐）

这是运行KResearch最快的方法，因为它使用了预先构建好的Docker镜像，无需手动配置复杂的开发环境。

第一步：拉取并运行Docker容器首先，请确保你的电脑上已经安装了Docker。然后在终端或命令行工具中运行以下命令：

docker run -p 8080:80 --name kresearch kuekhaoyang/kresearch:latest

这条命令会从Docker Hub上下载KResearch的最新镜像，并在本地运行一个容器。

-p 8080:80 这部分的作用是将你本机的8080端口映射到Docker容器的80端口，这样你就可以通过访问本机的8080端口来使用应用。
--name kresearch 这部分为创建的容器指定了一个名字kresearch，方便后续的管理（如停止或删除）。

第二步：访问应用当容器成功运行后，打开你的网络浏览器（如Chrome、Edge或Safari），在地址栏输入 http://localhost:8080 并访问。

第三步：配置API密钥应用加载后，你会看到界面的右上角或侧边栏有一个“设置”（Settings）图标。点击它，会弹出一个配置窗口。在这里，你需要输入你的Google Gemini API密钥。这个密钥是应用与Google AI模型通信所必需的凭证。输入后，密钥会被安全地保存在你浏览器的本地存储中，下次再访问就不用重新输入了。

方式二：在本地开发环境运行

如果你是开发者，希望对项目进行修改或贡献代码，可以选择在本地运行。

前提条件：在开始之前，请确保你的电脑上安装了以下软件：

Node.js: 建议使用最新的长期支持（LTS）版本。
包管理器: npm 或 yarn。npm 通常会随Node.js一同安装。
Git: 用于从GitHub克隆项目代码。

第一步：克隆代码库打开终端，使用git命令将项目代码从GitHub克隆到你的本地电脑：

git clone https://github.com/KuekHaoYang/KResearch.git

然后进入项目目录：

cd KResearch

第二步：安装依赖在项目根目录下，运行以下命令来安装所有必需的软件包和依赖项：

npm install

第三步：配置环境变量为了让应用能够使用Google Gemini API，你需要在项目根目录下创建一个名为 .env 的文件。

创建文件：touch .env
编辑该文件，并加入你的API密钥，格式如下：
```
# .env
API_KEY="YOUR_GEMINI_API_KEY"
```
请将 YOUR_GEMINI_API_KEY 替换为你自己的有效密钥。

第四步：启动开发服务器一切准备就绪后，运行以下命令来启动应用的开发服务器：

npm run dev

启动成功后，终端会显示一个本地访问地址，通常是 http://localhost:5173。

第五步：开始使用在浏览器中打开终端提供的地址（例如 http://localhost:5173），即可开始使用KResearch。操作流程如下：

选择研究模式: 根据你的需求在“均衡”、“深度探索”、“快速”或“超快”中选择一个模式。
输入查询: 在主界面的文本框中输入你想要研究的主题或问题。
开始研究: 点击“开始研究”按钮或直接按回车键。
监控进度: 研究开始后，界面会实时显示AI代理的工作日志，你可以清晰地看到每一步的进展。你也可以随时停止研究过程。
查看结果: 研究完成后，系统会展示最终生成的报告、知识图谱和详细的引用来源列表。

应用场景

学术研究学生或研究人员在撰写论文或报告前，可以利用KResearch对特定学术课题进行初步的文献综述和背景调研。它能快速生成一份包含关键概念、主要观点和引用来源的综合报告，极大地节省了前期资料搜集和整理的时间。
市场分析市场分析师可以使用KResearch来研究某个行业、竞争对手或新兴技术。例如，输入“人工智能在金融行业的应用”，工具可以生成一份包含当前市场格局、主要参与者、关键技术和未来趋势的报告，为制定商业策略提供数据支持。
内容创作内容创作者或博主在撰写深度文章前，可以使用KResearch来快速收集和理解一个陌生领域的核心知识。这有助于确保文章内容的准确性和深度，同时提供的知识图谱也能为内容的结构规划提供灵感。
技术决策技术团队在评估是否采用某项新技术时，可以利用KResearch进行快速的技术背景和生态调研。通过生成关于该技术的报告，团队可以了解其优缺点、应用案例和社区活跃度，从而做出更明智的决策。

QA

这个工具需要付费吗？KResearch项目本身是开源免费的，你可以自由下载和使用。但它依赖Google Gemini API来提供AI功能，因此你需要拥有一个有效的Google Gemini API密钥，并根据Google的定价策略为API的使用付费。
我的API密钥安全吗？如果你使用Docker或在应用内设置密钥，API密钥会存储在你浏览器的本地存储（Local Storage）中，不会上传到任何服务器。如果你在本地开发环境中使用 .env 文件，密钥也仅存储在你的本地计算机上。因此，你的密钥是安全的。
研究报告的准确性如何保证？报告的准确性依赖于Google搜索的结果和Gemini模型的整合能力。KResearch通过提供完整的引用来源列表，让用户可以自行核对和追溯信息的源头。此外，通过迭代式的研究和多代理协作，工具会尝试从多个角度验证和补充信息，以提高报告的全面性和可靠性。
是否支持中文研究？是的，只要你在输入框中提交中文的研究课题，KResearch就会使用中文进行搜索和分析，并生成中文的研究报告。其多语言能力由底层的Google Gemini模型支持。