Состояние локальных инструментов глубокого исследования: GPT Researcher и Local Deep Research лидируют, проекты STORM и LangChain застопорились

По состоянию на май 2026 года опрос сообщества Reddit на r/LocalLLaMA оценил основные локальные инструменты глубоких исследований с открытым исходным кодом. Два наиболее активных проекта — GPT Researcher от assafelovic и Local Deep Research от LearningCircuit. Другие, такие как STORM от Стэнфорда и Open Deep Research от LangChain, выглядят заброшенными или плохо поддерживаемыми.

GPT Researcher (assafelovic)

• Статус: Полуживой; последний коммит 3 недели назад. Плохо поддерживается, много устаревших веток.
• Участники: 211
• Issues: 173 открытых (почти нет ответов на issues 2026 года), 511 закрытых (в основном исправления).
• PRs: 44 открытых (некоторым 6 месяцев без ревью), 785 закрытых (60-70% вмержены).
• Технологии: Python + TypeScript. Использует MCP для поиска в интернете и веб-скрапинга через отдельный репозиторий gptr-mcp, который полагается на стороннее API.
• Ссылки: GitHub, Документация, Веб-сайт

Local Deep Research (LearningCircuit)

• Статус: Живой; последний коммит вчера. Среднее количество участников (46).
• Issues: 75 открытых (половина от участника, половина от пользователей без комментариев месяцами), 254 закрытых (многие от самих пользователей).
• PRs: 161 открытых (многие от участника зависают на недели), 3309 закрытых (95% от участника или dependabot).
• Технологии: Python. Использует SearXNG.
• Ссылки: GitHub, Бенчмарки, Сабреддит

STORM (Stanford)

• Статус: Заброшен; последний коммит 8 месяцев назад. Мало участников (23).
• Issues: 58 открытых (много баг-репортов без ответов), 164 закрытых (в основном без решения как "не запланировано").
• PRs: 60 открытых (в основном без ответов), 111 закрытых (просто отменены за последние 2 года).
• Технологии: Python. Поддерживает несколько сервисов поиска: YouRM, BingSearch, VectorRM, SerperRM, BraveRM, SearXNG, DuckDuckGoSearchRM, TavilySearchRM, GoogleSearch, AzureAISearch.
• Ссылки: GitHub, Веб-сайт

Local Deep Research (LangChain)

• Статус: Полуживой; последний коммит 2 недели назад. Мало участников (14).
• Issues: 36 открытых (многие без ответа), 39 закрытых (с решениями).
• PRs: 6 открытых (некоторые висят более года), 48 закрытых (в основном dependabot, недавних пользовательских вкладов нет).
• Технологии: Python. DuckDuckGo, SearXNG + коммерческие провайдеры.
• Ссылки: GitHub

Open Deep Research (LangChain)

• Статус: Заброшен; последняя работа разработчика в августе 2025. Мало участников (26).
• Issues: 34 открытых (нет ответов с ноября 2025), 95 закрытых.
• PRs: 24 открытых (без комментариев/ревью), 114 закрытых (вклады сообщества в основном отклонены).
• Технологии: Python + Jupyter notebook. Нет информации о поисковой системе.
• Ссылки: GitHub

Open Deep Research (Together)

• Статус: Заброшен; последний коммит год назад, всего 3 коммита. 1 участник, нет issues или PRs.
• Технологии: Python, полагается на TAVILY для веб-поиска.
• Ссылки: GitHub, Блог-пост

Сообщество отмечает путаницу из-за того, что LangChain поддерживает два похожих проекта ("Local Deep Research" и "Open Deep Research") без документации об их взаимосвязи. Для разработчиков, ищущих активно поддерживаемые инструменты локальных исследований, GPT Researcher и Local Deep Research от LearningCircuit в настоящее время являются наиболее жизнеспособными вариантами.