Background
学术研究通常面临文献收集效率低、数据整合困难的问题。DeerFlow的多智能体协作架构能自动化完成文献搜索、数据分析和报告生成流程。
具体操作方案
- 配置研究任务：通过命令行输入研究主题，如’python main.py –query “量子计算最新进展” –interactive’启动交互模式
- 智能体分工::
- Researcher自动使用Tavily/Brave API进行学术搜索
- Coder执行数据分析代码
- Reporter生成Markdown/PPT格式报告
- parameter optimization：在conf.yaml中调整max_results(默认10)和max_plan_iterations(默认3)提升搜索深度
- voice output：添加–tts参数可将报告转为语音文件，适合通勤时学习
caveat
建议优先配置Tavily的学术搜索API，相比通用搜索引擎能获得更多期刊论文资源。遇到API限制时可切换备用搜索引擎。
This answer comes from the articleDeerFlow: an open source automated framework for deep researchThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何利用DeerFlow实现高效学术研究自动化？
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