Lokale Deep-Research-Tools: GPT Researcher und Local Deep Research vorn, STORM- und LangChain-Projekte stagnieren

Stand Mai 2026 hat eine Reddit-Community-Umfrage auf r/LocalLLaMA wichtige Open-Source-Tools für lokale Deep Research bewertet. Die beiden gesündesten Projekte sind GPT Researcher von assafelovic und Local Deep Research von LearningCircuit. Andere wie STORM von Stanford und LangChains Open Deep Research scheinen aufgegeben oder schlecht gewartet zu sein.

GPT Researcher (assafelovic)

• Status: Halb aktiv; letzter Commit vor 3 Wochen. Schlecht gewartet mit vielen veralteten Branches.
• Mitwirkende: 211
• Issues: 173 offen (fast keine Antwort auf Issues von 2026), 511 geschlossen (meistens Korrekturen).
• PRs: 44 offen (einige 6 Monate alt ohne Review), 785 geschlossen (60-70% gemerged).
• Technik: Python + TypeScript. Verwendet MCP für Internetsuche & Web Scraping über ein separates gptr-mcp-Repository, das auf eine Drittanbieter-API angewiesen ist.
• Links: GitHub, Dokumentation, Website

Local Deep Research (LearningCircuit)

• Status: Aktiv; letzter Commit gestern. Mittlere Anzahl Mitwirkender (46).
• Issues: 75 offen (Hälfte vom Mitwirkenden, Hälfte von Nutzern ohne Kommentare seit Monaten), 254 geschlossen (viele selbst gemeldet).
• PRs: 161 offen (viele vom Mitwirkenden seit Wochen hängend), 3309 geschlossen (95% vom Mitwirkenden oder dependabot).
• Technik: Python. Verwendet SearXNG.
• Links: GitHub, Benchmarks, Subreddit

STORM (Stanford)

• Status: Aufgegeben; letzter Commit vor 8 Monaten. Wenige Mitwirkende (23).
• Issues: 58 offen (viele Fehlermeldungen ohne Antwort), 164 geschlossen (meist ohne Lösung als „nicht geplant").
• PRs: 60 offen (meist keine Antwort), 111 geschlossen (in den letzten 2 Jahren einfach abgebrochen).
• Technik: Python. Unterstützt mehrere Retrieval-Dienste: YouRM, BingSearch, VectorRM, SerperRM, BraveRM, SearXNG, DuckDuckGoSearchRM, TavilySearchRM, GoogleSearch, AzureAISearch.
• Links: GitHub, Website

Local Deep Research (LangChain)

• Status: Halb aktiv; letzter Commit vor 2 Wochen. Wenige Mitwirkende (14).
• Issues: 36 offen (viele ohne Antwort), 39 geschlossen (mit Lösungen).
• PRs: 6 offen (einige seit über einem Jahr hängend), 48 geschlossen (meist dependabot, keine aktuellen Benutzerbeiträge).
• Technik: Python. DuckDuckGo, SearXNG + kommerzielle Anbieter.
• Links: GitHub

Open Deep Research (LangChain)

• Status: Aufgegeben; letzte menschliche Entwicklungsarbeit im August 2025. Wenige Mitwirkende (26).
• Issues: 34 offen (keine Antworten seit November 2025), 95 geschlossen.
• PRs: 24 offen (keine Kommentare/Reviews), 114 geschlossen (Community-Beiträge meist verworfen).
• Technik: Python + Jupyter Notebook. Keine Angaben zur Suchmaschine.
• Links: GitHub

Open Deep Research (Together)

• Status: Aufgegeben; letzter Commit vor einem Jahr, insgesamt nur 3 Commits. 1 Mitwirkender, keine Issues oder PRs.
• Technik: Python, verwendet TAVILY für die Websuche.
• Links: GitHub, Blogbeitrag

Die Community stellt Verwirrung fest, da LangChain zwei ähnlich benannte Projekte („Local Deep Research" und „Open Deep Research") ohne Dokumentation des Zusammenhangs pflegt. Für Entwickler, die aktiv gewartete lokale Forschungswerkzeuge suchen, sind GPT Researcher und LearningCircuits Local Deep Research derzeit die praktikabelsten Optionen.