DeerFlow - uma estrutura de pesquisa profunda de código aberto da ByteHopper

O que é DeerFlow?

O DeerFlow é uma estrutura de pesquisa profunda de código aberto da ByteDance, projetada para concluir com eficiência tarefas de pesquisa complexas. A estrutura integra vários modelos de linguagem (como o Qwen) e ferramentas (como mecanismos de pesquisa, rastreadores, ambientes de execução Python) para gerar rapidamente relatórios de pesquisa de alta qualidade, scripts de podcast e apresentações. O DeerFlow é baseado em uma arquitetura de sistema multiagente, incluindo coordenadores, planejadores, equipes de pesquisa e geradores de relatórios, suporte para modificação de linguagem natural do plano de pesquisa e recursos de embelezamento assistidos por IA. O DeerFlow oferece opções de configuração avançadas e suporte da comunidade de código aberto para pesquisadores, analistas, criadores de conteúdo e indivíduos que precisam organizar e analisar informações com eficiência.

Principais recursos do DeerFlow

• Integração do LLMEle é compatível com modelos multilíngues (por exemplo, Qwen), oferece interfaces compatíveis com OpenAI e suporta a seleção dinâmica de modelos apropriados de acordo com os requisitos da tarefa para atender a tarefas de pesquisa de diferentes complexidades.
• Integração de ferramentas com o MCPIntegração de vários mecanismos de pesquisa, rastreadores e ambientes de execução Python, suporte para acesso a domínios privados e gráficos de conhecimento e recursos de pesquisa expandidos para acesso rápido e processamento de informações.
• colaboração homem-máquinaSuporte à modificação de linguagem natural do plano de pesquisa, em que os usuários ajustam a direção e o foco de suas pesquisas com comandos de linguagem natural. Oferece edição pós-relatório e funções de retoque assistidas por IA para ajudar os usuários a otimizar o resultado final.
• criação de conteúdoGera automaticamente scripts e áudio de podcast, fornece modelos personalizáveis de apresentação em PowerPoint e oferece suporte à criação de artigos, relatórios e outros formatos de conteúdo.

Endereço do site oficial da DeerFlow

• Site do projeto::https://deerflow.tech/
• Repositório do GitHub::https://github.com/bytedance/deer-flow

Como usar o DeerFlow

• Acesso aos repositórios do GitHubVisite o repositório do GitHub para obter o código-fonte e a documentação.
• Ver documentoNo repositório do GitHub, leia o arquivo README.md, que contém uma introdução ao projeto, instruções de instalação, métodos de configuração e exemplos básicos de uso.
• Instalação de dependênciasInstalação: Instale a dependência com base no seguinte comando.

pip install -r requirements.txt

• • Se você encontrar problemas em seu ambiente local, tente isolar as dependências usando um ambiente virtual, como o venv ou o conda.
• Ambiente de configuraçãoConfigure as variáveis de ambiente ou os arquivos de configuração necessários de acordo com as instruções do README.md.
• Projetos em andamentoScript de entrada: O script de entrada para executar o DeerFlow geralmente é descrito no README.md. Exemplo:

python main.py

• Definição da tarefa de pesquisaTarefas de pesquisa baseadas na interface do usuário ou na entrada da linha de comando.
• Implementação do mandato de pesquisaDeerFlow: A DeerFlow chama automaticamente ferramentas integradas (por exemplo, mecanismos de pesquisa, rastreadores, etc.) para coletar informações que são analisadas pela equipe de pesquisa.
• Visualização e edição de relatóriosDeerFlow gera automaticamente um relatório de estudo quando o estudo é concluído. Visualize o relatório na interface do usuário ou no sistema de arquivos e edite-o ou retoque-o conforme necessário.

Principais benefícios do DeerFlow

• Arquitetura de sistema multiagenteFunções de vários agentes, como coordenador, planejador, equipe de pesquisa e gerador de relatórios, permitem a decomposição eficiente de tarefas e a colaboração, além de apoiar o ajuste dinâmico dos planos de pesquisa.
• Integração do modelo de linguagemA interface compatível com OpenAI suporta vários modelos de linguagem (por exemplo, Qwen), para que os usuários possam selecionar dinamicamente o modelo apropriado de acordo com os requisitos da tarefa e atender às necessidades de pesquisa em diferentes cenários.
• Integração de ferramentas avançadasIntegração de mecanismos de pesquisa, rastreadores e ambientes de execução Python para dar suporte ao acesso a domínios privados e gráficos de conhecimento, expandindo a amplitude e a profundidade da pesquisa.
• Colaboração eficiente entre homem e máquinaO sistema oferece edição de relatórios e retoques assistidos por IA para reduzir a barreira ao uso: os usuários podem modificar o plano de pesquisa com base em linguagem natural.
• Configuração e expansão flexíveisCom base no design de plug-in, ele suporta a expansão de funções e o acesso a serviços externos, e os usuários podem personalizar ferramentas de pesquisa e fontes de dados de acordo com suas necessidades.

Para quem é o DeerFlow

• pesquisadorColeta rápida de literatura e organização de dados para gerar relatórios de pesquisa, ajudando na pesquisa acadêmica e na análise de assuntos.
• analista de mercadoUsado para coletar a dinâmica do setor, analisar tendências de mercado e gerar rapidamente relatórios de pesquisa de mercado.
• criador de conteúdoSuporte para geração de roteiros de podcast, artigos e apresentações, oferecendo aos criadores uma ferramenta eficiente de produção de conteúdo.
• Tomadores de decisões corporativasSuporte de dados para a tomada de decisões corporativas com base na coleta de dados do setor e na geração de relatórios de avaliação de projetos.
• educadorAjuda aos professores na elaboração de aulas, na organização de materiais didáticos e no aumento da eficiência do ensino.