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DeerFlow的多智能体系统具体是如何协作完成研究任务的？

2025-08-23

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多智能体协作机制解析

DeerFlow的智能体系统采用流水线式协作模式完成研究任务：

任务规划阶段：
用户输入研究问题(如”量子计算对密码学的影响”)后，Planner智能体会进行任务分解：
- 制定搜索关键词
- 确定需要分析的数据类型
- 规划报告结构
执行阶段：
- Researcher智能体：通过Tavily/Brave API进行网页搜索和内容爬取，支持深度搜索参数配置
- Coder智能体：执行数据分析代码(Python REPL)，处理结构化数据
整合阶段：
Reporter智能体汇总信息，生成多种格式输出：
- 结构化报告(Markdown/PDF)
- 演示文稿(通过Marp转换为PPT)
- 语音播客(使用Volcengine TTS)

动态调整机制：当启用--interactive参数时，系统会在每个关键节点等待用户确认或调整，确保研究方向符合预期。