Microsoftが公開しているDeep Researchのサンプルコードを理解してみる（ついでにC＃ライブラリ化も）

このリポジトリのDeep Research機構の流れは以下のようになっている。 クエリ生成：トピックに関して最適な検索クエリを生成 Web検索：Tavily APIを使用して複数の検索を行い情報を収集 要約：AIが収集した情報を分析し要約 リフレクション：システムが知識のギャップを特定しさらなる調査を行う 繰り返し：リフレクションの結果、追加の調査が必要であれば調査サイクルを繰り返し実施 レポート生成：画像を含んだ最終的かつ包括的なレポートを作成 課題点としては以下の様な点が見られた。 リフレクションのゴール判定が固定値としてのループ回数で行われている 最終レポートの生成コンテキストに最初のクエリ生成からの検索結果も含める方が良い DeepSeek以外のモデルへの対応と構造化オプションの利用 C#で実装しなおしたコードは以下のリポジトリに公開した。 はじめに LLMの発展は目覚ましく、直近

[misshiki]

“MicrosoftがGitHubで公開しているDeep Researchのサンプルコードを紐解いていきます。 また、併せてPythonで実装されている本家コードをC#で実装しなおしてみます。”