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WebThinker 是一个开源框架，旨在通过集成实时网页搜索和信息提取功能，增强 LRMs 的推理能力，使其能够解决复杂的现实问题并生成详尽的报告。Deep Research 框架是实现这一目标的关键，它让模型在推理过程中能够自主发起网页搜索、解析页面内容并提取关键信息。
本文将按照以下结构展开：
- WebThinker 和 Deep Research 简介：了解项目背景和框架目标。
- Deep Research 框架的架构：分解其核心组件及其交互方式。
- 实现细节：通过代码示例揭示框架的实现逻辑。
- 使用示例：展示框架如何处理实际任务。
- 挑战与思考：探讨实现中的难点及解决方案。
- 上手 WebThinker：提供安装和运行指南。
- 总结：回顾框架能力并展望其潜力。