langchain-ai/local-deep-researcherは、ウェブを自ら調査してレポートまで書くローカルのリサーチアシスタントだ。検索を担当するモデルはユーザーのPC上で直接動くローカルLLMであり、OllamaやLMStudioでホストされることを前提とする。ウェブ検索もレポート作成もローカルモデルで処理する構成で、実装言語はPython、ライセンスはMITだ。リポジトリは2024年12月4日に作成され、公開されたバージョンリリースはまだない。今確認できるのはリポジトリのコード自体だけである。
調査の流れは、検索クエリを作り、ウェブを検索し、結果を要約して考察する過程を繰り返す。利用者が調査テーマを入力すると検索クエリが生成され、要約を1回終えるたびに根拠がまだ不足している部分、つまり知識の空白を確認し、その穴を埋めるように後続の検索を続ける。反復回数は利用者が自分で設定し、最後は調査に使った出典を併せて残した最終Markdown要約で締められる。デフォルトの検索ツールはAPIキー不要のDuckDuckGoで、SearXNG、Tavily、Perplexityも設定できる。スターは9379個だ。
ただし、性能を裏づけるベンチマーク数値は示されていない。リリースがないため、バージョン単位の改善内容を比較する対象もなく、調査の精度や要約の質を根拠に判断できる記録も存在しない。確実に残っているのはMITライセンスと反復型の調査構造、そして利用者設定の反復回数と検索ツールだけだ。したがって、実際の精度を事前に検証するよりも、ローカルモデルによるクエリ生成から検索の反復までの流れを自分で確かめてみるプロジェクトと捉えるのが妥当である。