DeerFlow - un marco de investigación profunda de código abierto de ByteHopper

¿Qué es DeerFlow?

DeerFlow es un marco de investigación profunda de código abierto de ByteDance, diseñado para completar de forma eficiente tareas de investigación complejas. El marco integra múltiples modelos lingüísticos (como Qwen) y herramientas (como motores de búsqueda, rastreadores, entornos de ejecución Python) para generar rápidamente informes de investigación, guiones de podcast y presentaciones de alta calidad.DeerFlow se basa en una arquitectura de sistema multiagente , que incluye coordinadores , planificadores , equipos de investigación y generadores de informes , soporte para la modificación en lenguaje natural del plan de investigación y funciones de embellecimiento asistidas por IA. DeerFlow ofrece amplias opciones de configuración y el apoyo de la comunidad de código abierto para investigadores, analistas, creadores de contenidos y particulares que necesitan organizar y analizar la información de manera eficiente.

Principales características de DeerFlow

• Integración LLMAdmite modelos multilingües (por ejemplo, Qwen), proporciona interfaces compatibles con OpenAI y admite la selección dinámica de modelos apropiados en función de los requisitos de la tarea para cumplir tareas de investigación de distinta complejidad.
• Integración de herramientas con MCP: Integración de múltiples motores de búsqueda, rastreadores y entornos de ejecución Python, compatibilidad con el acceso a dominios privados y grafos de conocimiento, y ampliación de las capacidades de investigación para acceder y procesar rápidamente la información.
• colaboración hombre-máquinaPermite la modificación del plan de investigación mediante lenguaje natural, lo que permite a los usuarios ajustar la dirección y el enfoque de su investigación con comandos de lenguaje natural. Ofrece funciones de edición posterior al informe y de retoque asistido por IA para ayudar a los usuarios a optimizar el resultado final.
• creación de contenidos: Genera automáticamente guiones de podcast y audio, proporciona plantillas de presentaciones PowerPoint personalizables y admite la creación de artículos, informes y otros formatos de contenido.

Dirección del sitio web oficial de DeerFlow

• Página web del proyecto::https://deerflow.tech/
• Repositorio GitHub::https://github.com/bytedance/deer-flow

Cómo utilizar DeerFlow

• Acceso a los repositorios de GitHubVisita el repositorio GitHub para ver el código fuente y la documentación.
• Ver documentoEn el repositorio GitHub, lea el archivo README.md, que contiene una introducción al proyecto, instrucciones de instalación, métodos de configuración y ejemplos de uso básico.
• Instalación de dependenciasInstale la dependencia basándose en el siguiente comando.

pip install -r requirements.txt

• • Si encuentra problemas en su entorno local, intente aislar las dependencias utilizando un entorno virtual como venv o conda.
• Entorno de configuraciónConfigure las variables de entorno o los archivos de configuración necesarios siguiendo las instrucciones de README.md.
• Proyectos en cursoEl script de entrada para ejecutar DeerFlow se describe normalmente en README.md. Ejemplo:

python main.py

• Definir la tarea de investigaciónTareas de investigación basadas en la interfaz de usuario o en la línea de comandos.
• Cumplimiento del mandato de investigaciónDeerFlow: DeerFlow llama automáticamente a las herramientas integradas (por ejemplo, motores de búsqueda, rastreadores, etc.) para recopilar información que es analizada por el equipo de investigación.
• Visualización y edición de informesDeerFlow genera automáticamente un informe del estudio cuando éste ha finalizado. Visualice el informe en la interfaz de usuario o en el sistema de archivos y edítelo o retóquelo según sea necesario.

Principales ventajas de DeerFlow

• Arquitectura de sistemas multiagente: jiyu Roles multiagente como coordinador, planificador, equipo de investigación y generador de informes permiten una descomposición de tareas y una colaboración eficientes, y apoyan el ajuste dinámico de los planes de investigación.
• Integración de modelos lingüísticosLa interfaz compatible con OpenAI admite varios modelos lingüísticos (por ejemplo, Qwen), de modo que los usuarios pueden seleccionar dinámicamente el modelo adecuado en función de los requisitos de la tarea y satisfacer las necesidades de investigación en distintos escenarios.
• Amplia integración de herramientas: Integrar motores de búsqueda, rastreadores y entornos de ejecución Python para apoyar el acceso a dominios privados y grafos de conocimiento, ampliando la amplitud y profundidad de la investigación.
• Colaboración eficaz entre personas y máquinasEl sistema ofrece edición de informes y retoques asistidos por IA para reducir la barrera de uso: los usuarios pueden modificar el plan de investigación basándose en el lenguaje natural.
• Configuración y ampliación flexibles: Basado en el diseño de plug-ins, admite la ampliación de funciones y el acceso a servicios externos, y los usuarios pueden personalizar las herramientas de investigación y las fuentes de datos en función de sus necesidades.

A quién va dirigido DeerFlow

• investigador: Recopila rápidamente bibliografía y organiza datos para generar informes de investigación, ayudando a la investigación académica y al análisis de temas.
• analista de mercado: Se utiliza para recopilar la dinámica del sector, analizar las tendencias del mercado y generar rápidamente informes de investigación de mercado.
• creador de contenidos: Soporte para generar guiones de podcast, artículos y presentaciones, proporcionando a los creadores una eficaz herramienta de producción de contenidos.
• Responsables de las empresasFunciones: Proporcionar datos de apoyo para la toma de decisiones corporativa basada en la recopilación de datos de la industria y la generación de informes de evaluación de proyectos.
• educadorAyudar a los profesores a diseñar las clases, organizar el material didáctico y mejorar la eficacia de la enseñanza.