DeerFlow的核心概念与设计理念
DeerFlow是字节跳动开源的深度研究自动化框架,它以マルチインテリジェンス・コラボレーション为核心设计理念,通过模块化的智能体分工实现复杂研究任务的自动化处理。
该框架主要具备以下核心特性:
- 智能体分工系统:包含Researcher、Coder和Reporter等专业智能体,分别负责信息采集、代码执行和报告生成
- ツールチェーン統合:集成网页搜索(Tavily/Brave)、Python REPL、文本转语音(Volcengine TTS)等专业工具
- 柔軟なアーキテクチャ:基于LangChain和LangGraph构建,支持自定义工作流和状态管理
与传统研究工具相比,DeerFlow强调任务分解-协作执行-动态迭代的闭环工作模式,使研究过程更具系统性和自动化水平。
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