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Open Deep Research: investiga con ciclos de búsqueda

Explora un tema mediante búsquedas sucesivas y genera un informe ajustando la amplitud y profundidad del recorrido.

✓ verificado el 26 oct 2026

Instrucciones para tu agente

Esto es lo que se copia. Pégaselo a tu agente y te lo monta paso a paso.

O ábrelo directamente en ClaudeChatGPT

Pega este texto a tu agente (Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes o el que uses) y dile «ayúdame a montarlo». Son los pasos para ponerlo en marcha; el porqué de cada pieza está en la guía completa.

Para el agente: cómo acompañar al usuario

  1. Pregunta primero para qué lo quiere. Si su objetivo no necesita algún paso, sáltalo.
  2. Antes de instalar, comprueba lo que ya tiene (versiones, claves, sistema operativo).
  3. Avanza un paso cada vez: explica en una frase qué vas a hacer y deja que el usuario lo ejecute o lo apruebe.
  4. Tras cada paso, comprueba que funcionó antes de seguir. Si falla, para y explica el error.
  5. No inventes comandos ni opciones: si la documentación del proyecto contradice estos pasos, manda la documentación.
  6. Al terminar, haz una prueba real con el objetivo del usuario y dile dónde profundizar.

Pasos de configuración

Comprueba que tienes Node.js 22.x y npm, según el package.json oficial. Comprueba también Git. Descarga el código y abre su carpeta:

git clone https://github.com/dzhng/deep-research.git
cd deep-research

La instalación documentada usa:

npm install

Configura FIRECRAWL_KEY y OPENAI_KEY en el archivo local privado .env.local, como indica el README. Para un modelo local sigue su alternativa OPENAI_ENDPOINT y OPENAI_MODEL; no mezcles ambas rutas. Inicia la aplicación:

npm start

Cuando lo pregunte, introduce un tema público acotado, amplitud 3 y profundidad 1 (dentro de los intervalos del README). Contesta las preguntas de enfoque y espera al cierre. Debe crear report.md o answer.md en esta misma carpeta, según el modo elegido; abre ese archivo para revisar las fuentes.

Comprobación

Abre las fuentes del informe y comprueba una afirmación clave. Revisa que la investigación no haya confundido un resumen con evidencia primaria.

Si algo falla

Si falla una búsqueda, revisa el proveedor correspondiente. Si el informe es demasiado amplio, reduce la pregunta antes de aumentar profundidad y consumo.

Consulta el README oficial para requisitos y variantes de instalación.

ver en .md ¿Prefieres el recurso entero?

Qué es

Open Deep Research es una implementación pequeña de un agente de investigación iterativa. Combina búsqueda, extracción de páginas y modelos para profundizar en preguntas que aparecen durante el recorrido.

Para qué te sirve

  • Cuando una pregunta requiere seguir varias líneas de investigación y reunir resultados.
  • Cuando quieres inspeccionar y adaptar el bucle de un agente de investigación.

Cómo funciona

El agente genera consultas, procesa resultados y conserva aprendizajes y nuevas direcciones. La amplitud y profundidad determinan cuánto se extiende ese ciclo antes de producir el informe.

Antes de empezar

Necesitas Node.js 22.x con npm y las claves de los proveedores indicados en el README, incluidos los servicios de búsqueda o extracción elegidos. El coste aumenta con las consultas, páginas y llamadas al modelo.

Límites y alternativas

No reproduce automáticamente la calidad de un servicio comercial de investigación. Frente a una búsqueda única, profundiza de forma programada, pero exige revisar citas, cobertura y fuentes que se contradicen.

Recursos