看完MindSearch源码，这就是我想要的Agent Plan！

主要观点总结

本文主要介绍了AI Search领域中的热门场景以及相关的开源项目和系统，特别是MindSearch项目。该项目基于LLM的Web搜索引擎Multi-agent框架，包括Web Planner和Web Searcher两个主要组件。文章还详细描述了Web Planner的工作方式，其Plan部分是核心，并提供了通过Graph的方式展示Plan的示例代码。此外，文章还提到了Agentic RAG和其他相关内容。

关键观点总结

关键观点1: AI Search成为热门场景，OpenAI推出SearchGPT等AI搜索引擎产品。

介绍了AI Search领域的现状以及相关的开源项目，如MindSearch等。

关键观点2: MindSearch项目介绍和特点。

详细描述了MindSearch项目的功能和特点，特别是其基于LLM的Web搜索引擎Multi-agent框架。

关键观点3: Web Planner的工作方式和示例代码。

介绍了Web Planner的核心功能和特点，通过Graph的方式展示Plan的示例代码。

关键观点4: Agentic RAG和其他相关内容。

提到了Agentic RAG以及其他相关内容，如相关文献和案例讲解等。

文章预览

AI Search已经成为大模型落地应用比较热门的一个场景，OpenAI也推出了自家的AI搜索引擎产品SearchGPT，同时也有非常多AI Search项目开源： Felo、 OpenPerPlex、 AskHackers、 OpenSearch GPT等等，应接不暇。 其中上周才开源的 MindSearch ，据称 基于LLM的Web搜索引擎 Multi-agent 框架，类似Perplexity.ai Pro 和 SearchGPT。 看完代码发现主要是由 Web Planner 与 Web Searcher 组成： Web Planner 负责任务的拆解和动态规划 Web Searcher 负责对子问题进行搜索和信息整合 这其中 Web Planner是核心，从代码看它是一种 树状任务规划 ，动态迭代，有3种节点类型： root、search、response ，每次增加若干节点并串行执行节点（主要是搜索功能）， 基于code interpreter实现。 在Agent系统中Plan是核心，而Web Planner这种规划方式不仅可以用于搜索，它还可以用于 Agentic RAG或者IM Agent（比如钉钉、飞书AI助手） 等。 ………………………………