自Manus发布之后,一些闭源平台虽具备优秀的用户体验和商业支持,却常面临高成本、访问受限、私有化部署困难等问题;而开源框架虽拥有更高的灵活性与透明度,却在功能完整性、样式丰富性和稳定性方面略显不足。
Co-Sight 致力于在成本、质量、稳定性与易用性之间取得最佳平衡。它支持低成本大模型生成媲美 Claude模型 的高质量、美观报告,并可灵活部署于私有环境,助力企业与个人快速构建属于自己的类Manus系统。
场景 | 示例链接 | 效果预览 |
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行业研究 | 中兴通讯分析报告 | |
个人生活 | 2025年五一上海旅游攻略 | |
新闻热点 | 特朗普关税政策全球影响分析 | |
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下载项目:你可以选择以下任意一种方式下载项目到本地:
方式一:使用 Git 克隆 访问 https://github.com/ZTE-AICloud/Co-Sight ,点击绿色的
Code
按钮,# 方式一:选择http协议 git clone https://github.com/ZTE-AICloud/Co-Sight.git # 方式二:选择ssh协议 git clone git@github.com:ZTE-AICloud/Co-Sight.git cd Co-Sight
方式二:下载 ZIP 文件 访问 https://github.com/ZTE-AICloud/Co-Sight , 点击绿色的
Code
按钮,选择Download ZIP
,下载后解压并进入项目目录。 -
准备环境:python版本>=3.11
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安装依赖: 在项目目录下执行以下命令安装依赖
pip install -r requirements.txt
- 拷贝模板
.env_template
并生成.env
(该文件已被加入.gitignore
,可安全存储私密信息): - 编辑
.env
配置核心参数:- 大模型配置:配置相对应的大模型地址,模型名称,API-KEY等,可进一步(可选)对规划、执行、工具、多模态模型做配置;
- 搜索引擎配置(可选):配置相关搜索引擎的API-KEY;
- Google Search 申请方式
6B99
https://developers.google.com/custom-search/v1/overview?hl=zh-cn#api_key
- Tavily Search 申请方式:https://app.tavily.com/home
- Google Search 申请方式
6B99
https://developers.google.com/custom-search/v1/overview?hl=zh-cn#api_key
- 启动服务:cosight_server/deep_research/main.py
- 打开浏览器,访问:
http://localhost:7788/cosight/
- 在输入框中输入你的第一个任务,体验智能研究引擎的强大能力!
非常欢迎 PR、Issue!如果你有任何想法或建议:
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提交 Issue:描述你的想法与问题。
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发起 PR:完善文档、添加示例或优化功能。
一起让 Co Sight Agent 更加强大。