框架的可扩展性设计
DeerFlow采用模块化解耦设计，通过conf.yaml配置文件实现功能单元的灵活组合。其技术栈包含三个关键层：
- 接口层整合Tavily/Volcengine等第三方API
- 逻辑层通过LangGraph管理智能体协作
- 表现层支持CLI和云平台两种交互方式
这种架构允许开发者在不变更核心逻辑的情况下，快速替换搜索引擎或语言模型组件。例如用户可将默认的GPT模型切换为Claude，只需修改配置文件中llm_provider参数。云部署方案通过Docker容器封装依赖环境，在Volcengine平台实现分钟级服务上线，相较传统研究工具的部署周期缩短90%。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeerFlow: ein automatisiertes Open-Source-Framework für TiefenforschungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 模块化设计使DeerFlow在云部署和二次开发方面具备显著优势
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