LibreAI / ИИ-агенты / Tongyi Deep Research
// agents · Alibaba-NLP/DeepResearch

Tongyi Deep Research

Tongyi Deep Research — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ-агенты» от Alibaba-NLP (Alibaba-NLP/DeepResearch на GitHub). У него 20 022 звезды на GitHub и 1 532 форка, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 27 февраля 2026.

Tongyi Deep Research - Alibaba's open-source deep research agent and 30B model

★ 20,0 тыс. звёзд⑂ 1,5 тыс. форковApache-2.0обновлено февр. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
Alibaba-NLP/DeepResearch
Звёзды GitHub
20 022
Форки
1 532
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
27 февраля 2026
Категория
ИИ-агенты
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Prepare your questions

    Collect the research questions you want to evaluate, in the JSONL format the repo expects.

  2. Get the model and code

    Clone the repo and download the Tongyi-DeepResearch model weights from the Model Download section.

  3. Set up the environment

    Create the conda environment, install requirements, and copy the example environment file.

  4. Run your first research task

    Configure the inference script (model path, dataset, output) and run it.

// возможности

Почему его любят

Deep research agent

A ReAct-style agent that plans, searches and synthesizes long-form research answers.

Open model weights

Tongyi-DeepResearch-30B-A3B weights are downloadable for local inference.

Tool use

Supports tools such as retrieval, web search and a calculator, configured per run in the inference script.

Document processing

Handles file references in questions, with documented formats and organization.

Benchmark suite

Includes the deep research benchmark evaluation used by the project.

Hosted option via OpenRouter

The model is available on OpenRouter, so you can run inference with no GPUs at all.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the repository

    Get the source code from GitHub and enter the project directory.

    git clone https://github.com/Alibaba-NLP/DeepResearch.git
    cd DeepResearch
  2. Set up the environment

    The README's example uses conda with Python 3.10, then installs the requirements.

    conda create -n react_infer_env python=3.10.0
    conda activate react_infer_env
    pip install -r requirements.txt
  3. Configure and run inference

    Edit run_react_infer.sh (MODEL_PATH, DATASET, OUTPUT_PATH and any tool API keys), then run it.

    # Edit run_react_infer.sh per README step 4, then run the script - see README step 5
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains this project?

It is maintained by Alibaba's Tongyi team (Alibaba-NLP) on GitHub.

Is it free to use?

Yes - the project is Apache-2.0 licensed; model weights are provided under the terms on their download pages.

Does it need a paid API key?

Local runs need no API key beyond any tool credentials you enable (for example a search API). The OpenRouter route requires an OpenRouter account and is pay-per-use.

How does it compare to alternatives?

Compared with hosted deep-research features in chatbots, Tongyi Deep Research gives you the open model and agent code to run, inspect and benchmark yourself.

How do I get started?

Clone the repo, create the conda env, install requirements, download the weights, configure run_react_infer.sh and run your first question file.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ-агенты

local-deep-research

Deep research that stays on your machine — local or cloud LLMs, 10+ search engines, encrypted and private.

★ 9,2 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

tons-of-skills-marketplace

Model-agnostic marketplace of agent skills with a harness-free canonical layer.

★ 2,8 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

ESP32 iPhone Agent

ESP32 iPhone Agent — let an AI model use a real iPhone with a $7 ESP32: AirPlay eyes, USB HID hands, no computer, no jailbreak

★ 2,4 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

agent-world-model

Snowflake's Agent World Model: synthesise 1,000 executable MCP tool-use environments for agentic RL.

★ 465 звёздNOASSERTION
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

page-agent

Alibaba's in-page GUI agent: control any web interface with natural language, from one script tag

★ 29,4 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

Jev Ultrafast

Jev Ultrafast — the fastest browser agent from browser-use: one decision-model request per action cycle drives a real browser, MIT

★ 23,7 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ-агенты

Другие проекты из категории «ИИ-агенты» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если Tongyi Deep Research вам не подходит.

// ещё в категории agents

Больше проектов: ИИ-агенты

Соседние проекты из категории «ИИ-агенты» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к Tongyi Deep Research — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить Tongyi Deep Research

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.