開源社區新添利器:DeerFlow深度研究框架融合AI與專業工具

DeerFlow，一個由社區驅動的全新深度研究框架日前發佈，旨在將語言模型與專業工具相結合，爲開源社區提供強大的自動化研究解決方案。這款基於LangGraph構建的模塊化多智能體系統，秉持"源於開源，回饋開源"的理念，爲研究人員和開發者提供了一套完整的工具鏈。

DeerFlow的核心優勢在於其全面的功能整合。該框架支持多種語言模型集成，包括開源模型和兼容OpenAI API的接口，使用戶能夠靈活選擇適合自己需求的AI引擎。在工具集成方面，DeerFlow支持Tavily、Brave Search等Web搜索服務，同時具備網頁爬取、高級內容提取以及與私有領域知識庫的連接能力。

該框架特別注重人機協作體驗，既支持用戶交互式修改研究計劃，也提供自動接受研究方案的選項。此外，DeerFlow還具備內容創作功能，能夠生成AI驅動的播客腳本、合成音頻，甚至自動創建簡單的演示文稿。

作爲字節跳動開源的項目，DeerFlow已在GitHub上發佈，這一框架的出現，爲開源社區提供了將AI能力與專業研究工具有機結合的新途徑，有望在各類深度研究和自動化分析領域發揮重要作用。

地址爲:https://github.com/bytedance/deer-flow。