assafelovic/gpt-researcher

웹과 로컬 문서를 대상으로 한 심화 연구 보고서를 자동으로 생성하는 오픈소스 AI 리서치 에이전트

완성 앱맘대로 써도 됨 · Apache-2.0자동화·워크플로우난이도
27,728+0이번 주3,740182Python
데모·홈페이지 열기gptr.dev
중간맛 분석

Python 기반 멀티에이전트 시스템으로, Planner 에이전트가 연구 질문을 생성하고 Executor 에이전트가 정보를 수집한 뒤 Publisher가 최종 보고서를 작성합니다. FastAPI 백엔드 + 경량 HTML/CSS/JS 또는 NextJS 프론트엔드로 즉시 사용 가능합니다. OpenAI, Tavily API 키 설정 후 pip install gpt-researcher → 환경변수 설정 → python -m uvicorn main:app --reload 3단계로 로컬 실행 가능하며, Docker 배포도 지원합니다.

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • 시장 조사, 정책 분석 등 광범위한 정보 수집이 필요한 업무를 자동화하고 편향을 줄일 때
  • 기술 스택 선택, 경쟁사 분석 등 기업 의사결정을 위해 다양한 최신 출처 기반 보고서가 필요할 때
  • 학술·저널리즘 연구에서 오래된 학습 데이터 기반 LLM의 환각을 피하고 현재 정보 기반 객관적 보고서 생성이 필요할 때

핵심 기능

20개 이상 출처 병렬 수집 및 자동 종합PDF/Word/Markdown 등 로컬 문서 기반 리서치 지원AI 생성 인라인 이미지로 시각화된 2,000단어 이상 보고서 생성

대안 대비 차별점

기존 단순 웹검색이나 RAG 도구와 달리, 멀티에이전트 아키텍처로 다중 소스를 병렬 처리하고 정보 빈도 기반 편향 감소 로직을 적용하며, MCP 통합과 Deep Research 모드로 단계적 심화 탐색이 가능합니다.

준비물
  • Python 3.11 이상
  • OpenAI API 키
  • Tavily API 키 (웹 검색용)
바로 시작하기
  1. Python 3.11 이상 설치
git clone https://github.com/assafelovic/gpt-researcher.git
cd gpt-researcher
  1. API 키 환경변수 설정
export OPENAI_API_KEY={Your OpenAI API Key}
export TAVILY_API_KEY={Your Tavily API Key}
  1. 의존성 설치 및 서버 시작
pip install -r requirements.txt
python -m uvicorn main:app --reload
  1. 웹 브라우저에서 http://localhost:8000 접속

또는 PIP 패키지로 빠르게 시작:

pip install gpt-researcher
  1. Python 스크립트에서 사용
from gpt_researcher import GPTResearcher

query = "why is Nvidia stock going up?"
researcher = GPTResearcher(query=query)
research_result = await researcher.conduct_research()
report = await researcher.write_report()
별 추이 · 7일
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활용성 · 따라 만들기 좋은가
따라 하기 좋음샘플 점수 52/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2023년 생성

AI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기