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開(kāi)源AI應(yīng)用平臺(tái)DeerFlow：基于LangChain和LangGraph框架的一款智能研究助手
DeerFlow是什么？
DeerFlow是字節(jié)跳動(dòng)開(kāi)源的一款基于 LangChain 和 LangGraph 框架的智能研究助手。它支持動(dòng)態(tài)任務(wù)迭代、MCP無(wú)縫集成、自動(dòng)生成研究計(jì)劃、人機(jī)協(xié)作，甚至是播客、ppt生成它把語(yǔ)言模型與網(wǎng)絡(luò)搜索、爬蟲(chóng)和Python代碼執(zhí)行等工具結(jié)合在一起，以快速提供深入且全面的報(bào)告。它還實(shí)現(xiàn)了與字節(jié)跳動(dòng)內(nèi)部的 MCP（模型控制平臺(tái)）無(wú)縫集成，提升了自動(dòng)化和精確性。此外，DeerFlow 優(yōu)化了人機(jī)協(xié)作體驗(yàn)，用戶可以隨時(shí)介入調(diào)整研究計(jì)劃，確保結(jié)果符合預(yù)期。
DeerFlow核心架構(gòu)
多智能體架構(gòu)：基于 LangGraph 架構(gòu)，采用模塊化多智能體系統(tǒng)設(shè)計(jì)。系統(tǒng)由協(xié)調(diào)器、規(guī)劃器、研究團(tuán)隊(duì)和報(bào)告生成器等角色組成。協(xié)調(diào)器管理研究流程的生命周期，規(guī)劃器負(fù)責(zé)任務(wù)分解和研究計(jì)劃的生成，研究團(tuán)隊(duì)包括研究者、代碼分析者等，負(fù)責(zé)具體的信息收集和技術(shù)任務(wù)，報(bào)告生成器則將研究結(jié)果整理成報(bào)告。
基于 LangStack 的開(kāi)源框架：構(gòu)建于 LangChain 和 LangGraph 的開(kāi)源框架之上，代碼結(jié)構(gòu)清晰、邏輯簡(jiǎn)潔，降低了學(xué)習(xí)門檻。
DeerFlow主要功能
動(dòng)態(tài)任務(wù)迭代：能夠根據(jù)研究需求自動(dòng)生成并優(yōu)化任務(wù)計(jì)劃，確保研究過(guò)程高效且靈活。
多工具集成：支持網(wǎng)絡(luò)搜索、Arxiv 學(xué)術(shù)資源檢索、爬蟲(chóng)以及 Python 代碼執(zhí)行，對(duì)科研工作者在學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜集與分析方面提供強(qiáng)大支持。
多模態(tài)內(nèi)容生成：不僅能生成深度研究報(bào)告，還支持生成播客腳本、PPT 等多樣化內(nèi)容，滿足不同場(chǎng)景需求。
MCP 無(wú)縫集成：通過(guò)與字節(jié)跳動(dòng)內(nèi)部的 MCP（模型控制平臺(tái)）結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更高的自動(dòng)化與精確性。
LLM 集成：通過(guò) litellm 支持集成大多數(shù)模型，支持開(kāi)源模型如 Qwen，兼容 OpenAI 的 API 接口，多層 LLM 系統(tǒng)適用于不同復(fù)雜度的任務(wù)。
人機(jī)協(xié)作：支持使用自然語(yǔ)言交互式修改研究計(jì)劃，也支持自動(dòng)接受研究計(jì)劃；支持類 Notion 的塊編輯，允許 AI 優(yōu)化，包括 AI 輔助潤(rùn)色、句子縮短和擴(kuò)展。
DeerFlow應(yīng)用場(chǎng)景
學(xué)術(shù)研究：對(duì)于科研工作者，DeerFlow 在學(xué)術(shù)文獻(xiàn)搜集與分析方面提供了強(qiáng)大支持。其 Arxiv 搜索功能能夠快速定位高質(zhì)量學(xué)術(shù)資源，節(jié)省研究人員的時(shí)間。研究人員可以利用它高效地完成從研究計(jì)劃制定到內(nèi)容生成的全流程自動(dòng)化，顯著減少人力成本。
內(nèi)容創(chuàng)作：內(nèi)容創(chuàng)作者可以利用 DeerFlow 生成播客腳本和音頻，自動(dòng)創(chuàng)建 PowerPoint 演示文稿，提供可定制模板，極大地簡(jiǎn)化了內(nèi)容創(chuàng)作和呈現(xiàn)過(guò)程。
企業(yè)內(nèi)部知識(shí)管理與研究：通過(guò)與字節(jié)跳動(dòng)內(nèi)部的 MCP（模型控制平臺(tái)）結(jié)合，DeerFlow 實(shí)現(xiàn)了更高的自動(dòng)化與精確性，企業(yè)可以利用它進(jìn)行內(nèi)部知識(shí)的整理、分析和研究，提升知識(shí)管理效率。
DeerFlow 安裝步驟
環(huán)境準(zhǔn)備
確保系統(tǒng)滿足以下最低要求：
Python：版本需為3.12+。
Node.js：版本需為22+。
安裝步驟
克隆倉(cāng)庫(kù)：
git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git cd deer-flow
安裝依賴：
uv sync
這一步會(huì)自動(dòng)創(chuàng)建虛擬環(huán)境并安裝所有必需的包。
配置環(huán)境變量：
cp .env.example .env
根據(jù)需要在.env文件中添加你的API密鑰，如Tavily、Brave SEARCH、火山引擎TTS等。
配置模型和API密鑰：
cp conf.yaml.example conf.yaml
根據(jù)需求在conf.yaml文件中配置LLM模型和API密鑰，具體配置可參考docs/configuration_guide.md。
安裝PPT生成工具：
brew install marp-cli
如果你使用的是其他操作系統(tǒng)，可參考Marp CLI的官方文檔進(jìn)行安裝。
安裝Web UI依賴（可選）：
cd deer-flow/web pnpm install
如果你沒(méi)有安裝pnpm，可使用npm install或yarn install代替。
啟動(dòng)項(xiàng)目
運(yùn)行項(xiàng)目：
uv run main.py
這將使用控制臺(tái)UI運(yùn)行項(xiàng)目。
啟動(dòng)Web UI（如果安裝了Web UI依賴）：
在macOS/Linux上：
./bootstrap.sh -d
在Windows上：
bootstrap.bat -d
然后在瀏覽器中訪問(wèn)http://localhost:3000查看Web UI。
開(kāi)發(fā)與調(diào)試
如果需要進(jìn)行開(kāi)發(fā)或調(diào)試，可以使用LangGraph Studio：
本地運(yùn)行LangGraph Studio：
在Mac上：
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh uvx --refresh --from "langgraph-cli[inmem]" --with-editable . --python 3.12 langgraph dev --allow-blocking
在Windows/Linux上：
pip install -e . pip install -U "langgraph-cli[inmem]" langgraph dev
啟動(dòng)后，訪問(wèn)Studio UI鏈接（如https://smith.langchain.com/studio/?baseUrl=http://127.0.0.1:2024）進(jìn)行調(diào)試。
相關(guān)鏈接
項(xiàng)目官網(wǎng)：https://deerflow.tech
GitHub倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/bytedance/deer
