langchain-ai/open_deep_research

langchain-ai/open_deep_research 是 LangChain 团队开源的深度研究 Agent 示例项目，核心目标是把搜索、抓取、推理和结果整理串成可复用流程。对于希望在 OpenClaw 中接入“先检索、再归纳、再输出结论”的用户，这个仓库能直接提供较成熟的工程参考。

它适合研究助理、行业情报、竞品分析、长文资料汇总等场景，尤其适合需要多轮搜索、跨页面阅读和结果结构化输出的任务。把这类模式迁移到 OpenClaw 时，可以借鉴其中的任务拆分、工具调用边界和研究结果组织方式，减少纯提示词驱动时的不稳定性。

上手时可先克隆仓库并按 README 安装依赖、配置模型与搜索相关环境变量，再运行示例工作流观察研究链路如何执行。访问原项目后，用户可以学习如何配置搜索工具、如何组织 Agent 状态、如何把检索结果汇总成最终报告，以及如何把这套研究流程接入自己的 OpenClaw 技能或自动化任务。