DeerFlowのコアとなる建築イノベーション
オープンソースの研究フレームワークとしてのDeerFlowの革新的な性質は、そのマルチインテリジェントな本体システムアーキテクチャの設計に反映されている。研究者は情報検索を担当し、コーダーはコード実行を処理し、レポーターはレポート出力を整理する。この役割分担は、従来の単一知能体の限界を打ち破るものであり、各モジュールは専用のツールチェーンを呼び出すことができる：
- Tavily/Brave Search APIが正確な情報アクセスを可能にする
- PythonのREPL環境がリアルタイムのコード検証をサポート
- Marpエンジンが文書フォーマットの標準出力を保証
このフレームワークはLangChainとLangGraphに基づいて構築され、複雑な研究プロセスを離散的なステートノードに分解できるように、ステートマシンモデルを通してタスクフローを実現する。例えば、「量子コンピューティング研究」というタスクを扱う場合、システムは自動的に検索→分析→検証→報告という漸進的なワークフローをトリガーする。
この答えは記事から得たものである。DeerFlow: ディープリサーチのためのオープンソース自動化フレームワークについて
