langchain-ai/local-deep-researcher는 웹을 스스로 조사해 보고서까지 쓰는 로컬 리서치 어시스턴트다. 조회를 맡는 모델은 사용자의 컴퓨터에서 직접 실행되는 로컬 LLM이며, Ollama나 LMStudio에서 호스팅되는 것을 전제로 한다. 웹 검색과 보고서 작성을 모두 로컬 모델로 처리하는 구성이고, 구현 언어는 Python이며 라이선스는 MIT다. 저장소는 2024년 12월 4일 만들어졌고, 공개된 버전 릴리스는 아직 없다. 지금 확인할 수 있는 것은 저장소 코드 그 자체뿐이다.
조사 흐름은 검색 질의를 만들고 웹을 검색한 뒤 결과를 요약하고 성찰하는 과정을 반복한다. 사용자는 조사할 주제를 입력하면 검색 질의가 만들어지고, 한 차례 요약한 뒤에는 근거가 아직 부족한 지점, 즉 지식 공백을 점검해 그 빈틈을 메우도록 후속 검색을 이어 간다. 반복 횟수는 사용자가 직접 설정하고, 조사에 사용한 출처를 함께 남긴 최종 마크다운 요약으로 마무리한다. 기본 검색 도구는 API 키가 필요 없는 DuckDuckGo이고, SearXNG와 Tavily, Perplexity도 설정할 수 있다. 별은 9379개다.
다만 성능을 뒷받침하는 벤치마크 수치는 주어져 있지 않다. 릴리스가 없어 버전 단위의 개선 내역도 비교할 대상이 없고, 조사 정확도나 요약 품질을 근거로 판단할 만한 기록이 없다. 확실히 남은 것은 MIT 라이선스와 반복 조사 구조, 사용자 설정인 반복 횟수와 검색 도구뿐이다. 그래서 실제 정확도를 미리 검증하기보다 로컬 모델로 질의 생성부터 검색 반복까지 흐름을 직접 확인해 볼 프로젝트로 보는 편이 맞다.