「DeepResearch」入門：AIが自動で調査レポート作成、エンジニアの働き方を激変させる
おい、アンタ、ちょっとこっち来い。
アンタら、「DeepResearch」って聞いてピンとくるか？これは、ただのチャットボットとは訳が違う。アリババが作った、「自動で情報収集して、レポートにまとめる」 AIエージェントだ。普通のAIは、アンタが質問したことに答えるだけだが、こいつは自分で考えて、勝手にネットの情報を掘り起こし、アンタが欲しい答えを探し出してくる。まるで、優秀な部下を一人雇ったようなもんだ。
たとえば、「新しいプログラミング言語のトレンドについて調べてくれ」と頼めば、こいつは複数の検索エンジンを駆使して、最新の技術動向や事例を拾い集め、分かりやすいレポートにしてくれる。これが、「DeepResearch」ってヤツの正体だ。
アンタら、毎日コード書いてるだけじゃねえだろ？新しい技術を学んだり、市場の動向を追ったり、技術的な課題を解決したり、いろいろやることがあるはずだ。そんなとき、こいつが役に立つ。
時間節約だ！ 手動でググって、ブログ読んで、論文漁って…そんな面倒な作業、全部こいつに任せちまえ。アンタは、もっと大事な仕事に集中できる。
高品質な情報収集 こいつは、複数のソースから情報を集めて、それを比較検討する。偏った情報じゃなく、バランスの取れた情報を提供してくれるんだ。まるで、経験豊富な先輩エンジニアが助言してくれるようなもんだ。
新しい技術の調査 「〇〇っていう新しいフレームワーク、どういうもんなんだ？」とか、「マイクロサービスアーキテクチャの最新トレンドは？」なんて質問にも、こいつは素早く答えてくれる。アンタの技術スキルを磨く手助けになるだろう。
このDeepResearch、Pythonで動く。だから、アンタの環境にPythonが入ってりゃ、すぐに試せる。
まず、必要なライブラリをインストールする。pipコマンドを使えば簡単だ。
pip install -r requirements.txt
DeepResearchは、色々なAIモデルと連携して動く。だから、OpenAIとか、自分の使いたいモデルのAPIキーを事前に用意しとくんだ。
~/.deepresearch_config.iniというファイルに、こんな感じでAPIキーを書き込む。
[api_keys]
# ここにAPIキーを書き込むんだ。
# 例えば、OpenAIを使いたいならこう書く
openai_api_key = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"
準備ができたら、コードを書いて、DeepResearchに仕事をさせる。 例えば、「新しいAIのトレンドについて調べてくれ」と頼むには、こんなコードを書く。
from deepresearch import ResearchAgent
# ResearchAgentのインスタンスを作る
research_agent = ResearchAgent(
config_path='~/.deepresearch_config.ini',
agent_name="ai_researcher"
)
# 調査タスクを定義する
task = "2024年のAIの最新トレンドについて、主要な技術や応用事例を含めて詳細に調査してください。"
# 調査を実行する
report = research_agent.run_research_task(task)
# 結果を出力する
print("### 調査レポート ###")
print(report)
このコードを実行すると、DeepResearchが勝手に情報収集を開始し、最後に詳細なレポートをreport変数に返してくれる。アンタはそれを読むだけでいい。
