O OpenResearcher acerta em várias escolhas de design que parecem "certas" para agentes de pesquisa profunda: trajetórias de longo prazo (100+ turnos), primitivos de navegação explícitos em vez de chamadas RAG opacas, e evals/logs completamente reproduzíveis.
É uma referência sólida se você se importa com agentes que realmente fazem pesquisa em vez de apenas resumir a primeira página dos resultados de busca.
<ul>
<li>Trajetórias: 100+ turnos</li>
<li>Abordagem: Primitivos de navegação explícitos · evals reproduzíveis</li>
</ul>
<h2 id="repositório"><a href="#reposit%C3%B3rio" class="anchor">Repositório</a></h2>
GitHub: <a href="https://github.com/TIGER-AI-Lab/OpenResearcher">TIGER-AI-Lab/OpenResearcher</a>
<code>#AI</code> <code>#LLM</code> <code>#Agents</code> <code>#OpenSource</code> <code>#DeepResearch</code>

O OpenResearcher acerta nas escolhas de design para agentes de deep research: trajetórias longas (100+ turnos), primitivos de navegação explícitos e evals completamente reproduzíveis.

**OpenResearcher** hits several design choices that feel right for deep research agents: long-horizon (100+ turn) trajectories, explicit browsing primitives instead of opaque RAG calls, and fully reproducible evals/logs.

It's a solid reference if you care about agents that actually do research rather than just summarizing the first page of search results.

- **Trajectories:** 100+ turns
- **Approach:** Explicit browsing primitives · reproducible evals

## Repo

**GitHub:** [TIGER-AI-Lab/OpenResearcher](https://github.com/TIGER-AI-Lab/OpenResearcher)

`#AI` `#LLM` `#Agents` `#OpenSource` `#DeepResearch`


OpenResearcher hits the right design choices for deep research agents: 100+ turn trajectories, explicit browsing primitives instead of opaque RAG calls, and reproducible evals.

OpenResearcher — Long-Horizon Deep Research Agent

O **OpenResearcher** acerta em várias escolhas de design que parecem "certas" para agentes de pesquisa profunda: trajetórias de longo prazo (100+ turnos), primitivos de navegação explícitos em vez de chamadas RAG opacas, e evals/logs completamente reproduzíveis.

É uma referência sólida se você se importa com agentes que realmente fazem pesquisa em vez de apenas resumir a primeira página dos resultados de busca.

- **Trajetórias:** 100+ turnos
- **Abordagem:** Primitivos de navegação explícitos · evals reproduzíveis

## Repositório

**GitHub:** [TIGER-AI-Lab/OpenResearcher](https://github.com/TIGER-AI-Lab/OpenResearcher)

`#AI` `#LLM` `#Agents` `#OpenSource` `#DeepResearch`
