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字节跳动开源DeerFlow,集合深度研究与语音播客的多智能体框架,探索复杂问题的新利器。
核心内容:
1. DeerFlow框架的社区驱动特性与GitHub开源情况
2. 深度研究、播客生成与PPT制作的集成功能
3. 技术架构与核心模块解析,以及快速上手指南
又有一个重磅开源项目来了!
字节跳动推出的 DeerFlow(Deep Exploration and Efficient Research Flow)现已在 GitHub 上全面开源。
DeerFlow一个社区驱动的深度研究框架,扣子空间的开源复刻版,同时还集成了豆包同款的语音合成能力。
项目已获得 2100+ Star,开源社区好评如潮!
和扣子空间一样,DeepFlow 是一个将大语言模型与专业工具(如网络搜索、爬虫和 Python 代码执行)结合的多智能体框架。
包含了以下的功能:
深度研究:对任何话题进行全面的网络调研
播客生成:根据研究报告自动生成播客脚本并合成语音
PPT 制作:自动创建简单的 PowerPoint 演示文稿
代码分析:使用 Python REPL 工具执行和分析代码
看看官方演示视频就明白了,DeerFlow不是简单的网络搜索,而是对复杂问题的深入探索。
输入一个主题,它能够进行网络搜索、整合信息、撰写报告,甚至将报告转化为类似于Google Notebookllm音频播客。
技术架构如下:
DeepFlow 基于 LangGraph 构建了一个灵活的基于状态的工作流框架。
系统由以下核心模块组成:
协调器(Coordinator):整个系统的入口,管理工作流生命周期
规划器(Planner):战略组件,负责任务分解和计划
研究团队(Research Team):有三个部分组成,每股分各司其职,这包含了研究员、程序员以及报告员角色,
研究员角色使用网络搜索、爬虫等工具收集信息,之后再交给程序员角色使用Python来处理代码分析和技术任务,最后将汇总的信息交给报告员生成相关的报告。
DeerFlow 现在集成了豆包同款的文本转语音(TTS)功能,可以将研究报告转换为高质量的语音。
使用 volcengine TTS API,速度、音量和音调都可以自定义,一键将文字变成播客内容!
只需几步就能开始使用 DeerFlow:
# 克隆仓库git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.gitcd deer-flow# 安装依赖uv sync# 配置 API 密钥cp .env.example .env# 配置 LLM 模型cp conf.yaml.example conf.yaml# 运行项目uv run main.py
支持多种搜索引擎:
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