view --main web-research-avtomatizirovannoe-veb-issledovanie-s-langchain.md

web-research — Автоматизированное веб-исследование с LangChain

Name: web-research — Автоматизированное веб-исследование с LangChain
Author: langchain-ai/deepagents

Эффективное исследование в сети часто требует значительных усилий и структурированного подхода. Наш модуль web-research предоставляет готовый фреймворк для создания и управления AI-агентами, выполняющими сложные задачи веб-исследования, используя LangChain и LangGraph. Он автоматизирует процесс сбора и анализа информации, значительно повышая продуктивность.

Модуль включает в себя инструменты для планирования исследовательских задач, разбивая их на более мелкие, управляемые подзадачи. Используя большую языковую модель и возможности искусственного интеллекта, он позволяет создавать детальные планы, определяющие конкретные области для исследования и ожидаемые результаты. Файловая система выступает в качестве надежного бэкенда для организации собранных данных, обеспечивая их структурированное хранение и легкий доступ.

Ключевой особенностью является возможность параллельного выполнения подзадач посредством создания subagent, что существенно сокращает общее время исследования. Интеграция с Git обеспечивает контроль версий и совместную работу над исследовательскими проектами, а формат Markdown упрощает создание и редактирование планов и отчетов.

$ git log --oneline --stat

⭐ звёзды: 17,983

форки: 2,522

обновлено: 28 марта 2026 года в 08:04

Проводник файлов

1 файлы

SKILL.md

readonly --- lines

--- name: web-research description: Searches multiple web sources, synthesizes findings, and produces cited research reports using delegated subagents. Use when the user asks to research a topic online, search the web, look something up, find current information, compare options, or produce a research report. --- # Web Research Skill ## Research Process ### Step 1: Create and Save Research Plan Before delegating to subagents, you MUST: 1. **Create a research folder** - Organize all research files in a dedicated folder relative to the current working directory: ``` mkdir research_[topic_name] ``` This keeps files organized and prevents clutter in the working directory. 2. **Analyze the research question** - Break it down into distinct, non-overlapping subtopics 3. **Write a research plan file** - Use the `write_file` tool to create `research_[topic_name]/research_plan.md` containing: - The main research question - 2-5 specific subtopics to investigate - Expected information from each subtopic - How results will be synthesized **Planning Guidelines:** - **Simple fact-finding**: 1-2 subtopics - **Comparative analysis**: 1 subtopic per comparison element (max 3) - **Complex investigations**: 3-5 subtopics ### Step 2: Delegate to Research Subagents For each subtopic in your plan: 1. **Use the `task` tool** to spawn a research subagent with: - Clear, specific research question (no acronyms) - Instructions to write findings to a file: `research_[topic_name]/findings_[subtopic].md` - Budget: 3-5 web searches maximum 2. **Run up to 3 subagents in parallel** for efficient research **Subagent Instructions Template:** ``` Research [SPECIFIC TOPIC]. Use the web_search tool to gather information. After completing your research, use write_file to save your findings to research_[topic_name]/findings_[subtopic].md. Include key facts, relevant quotes, and source URLs. Use 3-5 web searches maximum. ``` ### Step 3: Synthesize Findings After all subagents complete: 1. **Review the findings files** that were saved locally: - First run `list_files research_[topic_name]` to see what files were created - Then use `read_file` with the **file paths** (e.g., `research_[topic_name]/findings_*.md`) - **Important**: Use `read_file` for LOCAL files only, not URLs 2. **Synthesize the information** - Create a comprehensive response that: - Directly answers the original question - Integrates insights from all subtopics - Cites specific sources with URLs (from the findings files) - Identifies any gaps or limitations 3. **Write final report** (optional) - Use `write_file` to create `research_[topic_name]/research_report.md` if requested **Note**: If you need to fetch additional information from URLs, use the `fetch_url` tool, not `read_file`. ## Best Practices - **Plan before delegating** - Always write research_plan.md first - **Clear subtopics** - Ensure each subagent has distinct, non-overlapping scope - **File-based communication** - Have subagents save findings to files, not return them directly - **Systematic synthesis** - Read all findings files before creating final response - **Stop appropriately** - Don't over-research; 3-5 searches per subtopic is usually sufficient

Инициализация мануала...