DeerFlow的核心架构创新
DeerFlow作为开源研究框架的创新性体现在其多智能体系统架构设计上。该系统由三类专业智能体构成：Researcher负责信息检索，Coder处理代码执行，Reporter组织报告输出。这种分工模式突破了传统单智能体的局限，每个模块都能调用专属工具链：
- Tavily/Brave搜索API实现精准信息获取
- Python REPL环境支持实时代码验证
- Marp引擎保障文档格式标准化输出
框架基于LangChain和LangGraph构建，通过状态机模型实现任务流转，使得复杂研究流程可被分解为离散状态节点。例如处理”量子计算研究”任务时，系统会自动触发搜索→分析→验证→报告的递进工作流。
This answer comes from the articleDeerFlow: an open source automated framework for deep researchThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " DeerFlow是首个结合多智能体协作与专业工具的开源深度研究框架
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