DeerFlow

DeerFlow是一個深度研究框架，旨在結合語言模型與如網頁搜索、爬蟲及Python 執行等專用工具，以推動深入研究工作。該項目源於開源社區，強調貢獻回饋，具備多種靈活的功能，適合各類研究需求。

需求人群：

"該產品適合科研人員、開發者及學生，因其結合了先進的研究工具與模型，能有效提升研究效率和信息獲取能力，滿足多種學術及實踐需求。"

使用場景示例：

利用DeerFlow生成關於南京傳統美食的研究報告。

通過TTS 功能，將生成的研究報告轉化為播客音頻。

使用DeerFlow進行代碼分析與執行，提升軟件開發效率。

產品特色：

支持與多個LLM 模型的集成，適配開放源代碼模型和OpenAI API 接口。

提供多種搜索引擎支持，如Tavily、DuckDuckGo 和Brave Search，便於信息檢索。

集成了文本到語音功能，使用高質量的TTS API 生成語音。

支持人機協作，允許用戶用自然語言修改研究計劃。

提供報告後期編輯功能，支持塊編輯與AI 輔助潤色。

可自動生成播客音頻和簡易的PowerPoint 演示文稿。

模塊化的多代理系統架構，優化了研究與代碼分析流程。

配備Web UI 與控制台UI，增強用戶交互體驗。

使用教程：

克隆項目代碼：git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git

進入項目目錄：cd deer-flow

安裝依賴項：uv sync

配置.env 文件，添加API 密鑰。

運行主程序：uv run main.py