DeerFlow - ein Open-Source-Framework für Tiefenforschung von ByteHopper

Was ist DeerFlow?

DeerFlow ist ein quelloffenes Deep-Research-Framework von ByteDance, das für die effiziente Erledigung komplexer Forschungsaufgaben entwickelt wurde. Das Framework integriert mehrere Sprachmodelle (z. B. Qwen) und Tools (z. B. Suchmaschinen, Crawler, Python-Ausführungsumgebungen), um schnell qualitativ hochwertige Forschungsberichte, Podcast-Skripte und Präsentationen zu erstellen.DeerFlow basiert auf einer Multi-Agenten-Systemarchitektur, einschließlich Koordinatoren, Planern, Forschungsteams und Berichtsgeneratoren, Unterstützung für natürlichsprachliche Modifikation des Forschungsplans und KI-gestützte Verschönerungsfunktionen. DeerFlow bietet umfangreiche Konfigurationsoptionen und Open-Source-Community-Support für Forscher, Analysten, Inhaltsersteller und Einzelpersonen, die Informationen effizient organisieren und analysieren müssen.

Hauptmerkmale von DeerFlow

• LLM-IntegrationEs unterstützt mehrsprachige Modelle (z.B. Qwen), bietet OpenAI-kompatible Schnittstellen und unterstützt die dynamische Auswahl geeigneter Modelle je nach Aufgabenstellung, um Forschungsaufgaben unterschiedlicher Komplexität zu erfüllen.
• Werkzeugintegration mit MCPIntegration mehrerer Suchmaschinen, Crawler und Python-Ausführungsumgebungen, Unterstützung für den Zugang zu privaten Bereichen und Wissensgraphen sowie erweiterte Recherchemöglichkeiten für den schnellen Zugriff auf und die Verarbeitung von Informationen.
• Mensch-Maschine-KollaborationUnterstützt die Änderung des Forschungsplans in natürlicher Sprache, wobei die Benutzer die Richtung und den Schwerpunkt ihrer Forschung mit Befehlen in natürlicher Sprache anpassen können. Bietet Funktionen zur Nachbearbeitung von Berichten und zur KI-gestützten Nachbesserung, um den Nutzern bei der Optimierung des endgültigen Ergebnisses zu helfen.
• Erstellung von InhaltenAutomatische Erstellung von Podcast-Skripten und Audiodateien, anpassbare PowerPoint-Präsentationsvorlagen und Unterstützung bei der Erstellung von Artikeln, Berichten und anderen Inhaltsformaten.

DeerFlow's offizielle Website-Adresse

• Projekt-Website::https://deerflow.tech/
• GitHub-Repository::https://github.com/bytedance/deer-flow

Wie verwendet man DeerFlow?

• Zugriff auf GitHub-RepositoriesBesuchen Sie das GitHub-Repository für Quellcode und Dokumentation.
• Dokument anzeigen: Lesen Sie im GitHub-Repository die Datei README.md, die eine Einführung in das Projekt, Installationsanweisungen, Konfigurationsmethoden und grundlegende Anwendungsbeispiele enthält.
• Installation von AbhängigkeitenInstallieren Sie die Abhängigkeit mit folgendem Befehl.

pip install -r requirements.txt

• • Wenn Sie in Ihrer lokalen Umgebung auf Probleme stoßen, versuchen Sie, die Abhängigkeiten mithilfe einer virtuellen Umgebung wie venv oder conda zu isolieren.
• Konfiguration der UmgebungKonfigurieren Sie die erforderlichen Umgebungsvariablen oder Konfigurationsdateien gemäß den Anweisungen in README.md.
• Laufende ProjekteDas Eingabeskript zur Ausführung von DeerFlow wird normalerweise in README.md beschrieben. Beispiel:

python main.py

• Definition der ForschungsaufgabeRechercheaufgaben auf der Grundlage von Benutzeroberflächen- oder Befehlszeileneingaben.
• Umsetzung des ForschungsauftragsDeerFlow ruft automatisch integrierte Tools (z. B. Suchmaschinen, Crawler usw.) auf, um Informationen zu sammeln, die vom Forschungsteam analysiert werden.
• Anzeigen und Bearbeiten von BerichtenDeerFlow erstellt automatisch einen Studienbericht, wenn die Studie abgeschlossen ist. Zeigen Sie den Bericht in der Benutzeroberfläche oder im Dateisystem an und bearbeiten Sie ihn nach Bedarf.

Die wichtigsten Vorteile von DeerFlow

• Multi-Agenten-Systemarchitekturjiyu Multi-Agenten-Rollen wie Koordinator, Planer, Forschungsteam und Berichtsgenerator ermöglichen eine effiziente Aufgabenzerlegung und Zusammenarbeit und unterstützen die dynamische Anpassung von Forschungsplänen.
• Integration von SprachmodellenDie OpenAI-kompatible Schnittstelle unterstützt mehrere Sprachmodelle (z.B. Qwen), so dass die Nutzer je nach Aufgabenstellung dynamisch das passende Modell auswählen und den Forschungsbedarf in verschiedenen Szenarien erfüllen können.
• Umfangreiche Tool-IntegrationIntegration von Suchmaschinen, Crawlern und Python-Ausführungsumgebungen zur Unterstützung des Zugriffs auf private Bereiche und Wissensgraphen, um die Breite und Tiefe der Forschung zu erweitern.
• Effiziente Zusammenarbeit zwischen Mensch und MaschineDas System bietet die Bearbeitung von Berichten und KI-gestützte Nachbesserungen, um die Hemmschwelle für die Nutzung zu senken: Benutzer können den Forschungsplan auf der Grundlage natürlicher Sprache ändern.
• Flexible Konfiguration und ErweiterungAuf der Grundlage eines Plug-in-Designs unterstützt es Funktionserweiterungen und den Zugang zu externen Diensten, und die Benutzer können die Recherchetools und Datenquellen ihren Bedürfnissen entsprechend anpassen.

Für wen DeerFlow geeignet ist

• ForschungsmitarbeiterSchnelles Sammeln von Literatur und Organisieren von Daten zur Erstellung von Forschungsberichten, Unterstützung der akademischen Forschung und Themenanalyse.
• MarktanalytikerinMarktforschung: Zur Erfassung der Branchendynamik, zur Analyse von Markttrends und zur schnellen Erstellung von Marktforschungsberichten.
• Ersteller von InhaltenUnterstützung für die Erstellung von Podcast-Skripten, Artikeln und Präsentationen, die den Autoren ein effizientes Werkzeug für die Produktion von Inhalten an die Hand geben.
• Entscheidungsträger in UnternehmenDatenunterstützung für die Entscheidungsfindung des Unternehmens auf der Grundlage der Erfassung von Branchendaten und der Erstellung von Projektbewertungsberichten.
• ErzieherinUnterstützung von Lehrern bei der Gestaltung des Unterrichts, der Organisation von Unterrichtsmaterialien und der Verbesserung der Effizienz des Unterrichts.