你是不是做调研的时候,要自己搜资料、整理信息、写报告,花好几天时间才能完成一份专业的调研报告?

DeerFlow 正是字节跳动开源的社区驱动深度研究框架,它把大语言模型和网页搜索、内容爬取、代码执行这些工具结合起来,帮你自动完成整个调研流程:从拆解问题、搜索资料、分析数据,到生成完整的报告,甚至还能帮你做成播客、PPT,让你几分钟就能完成专业的深度调研,把你从繁琐的资料整理中解放出来。


全流程自动化:从问题到报告的一站式调研

DeerFlow 用多智能体架构,把整个调研流程自动化,你只需要输入你的问题,剩下的都交给它:

请添加图片描述

整个系统由 4 个核心组件组成,协同完成调研:

  1. 🎯 协调器:整个流程的入口,管理整个工作流,作为用户和系统的交互接口

  2. 📋 规划器:把你的调研目标拆解为结构化的执行计划,判断是否需要更多调研,管理整个流程

  3. 🔍 调研团队:由专业的智能体组成,研究员负责搜索和收集信息,程序员负责代码分析和执行

  4. ✍️ 报告生成器:汇总所有的调研结果,整理成结构化的完整调研报告


快速上手:1 分钟部署,开箱即用的调研工具

DeerFlow 支持本地一键部署,你可以在自己的机器上运行,保护你的隐私:

环境要求

  • Python 3.12+

  • Node.js 22+

一键安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git
cd deer-flow

# 安装Python依赖,uv会自动创建虚拟环境
uv sync

# 配置环境变量和模型配置
cp .env.example .env
cp conf.yaml.example conf.yaml

# 可选:安装PPT生成工具
brew install marp-cli

安装 Web UI

# 安装前端依赖
cd web
pnpm install

# 启动前后端服务
# macOS/Linux
./bootstrap.sh -d

# Windows
bootstrap.bat -d

启动完成后,打开浏览器访问 http://localhost:3000 就可以使用 Web UI 了,也可以直接用控制台 UI 运行:uv run main.py


强大的能力,覆盖调研全场景

多搜索引擎支持

DeerFlow 支持多种搜索引擎,你可以根据需求选择:

搜索引擎 特点 是否需要 API Key
🔍 Tavily 专为 AI 应用设计的搜索 API,默认选项 需要
🦆 DuckDuckGo 隐私优先的搜索引擎,无需密钥 不需要
🦁 Brave Search 隐私优先,支持高级功能 需要
📄 Arxiv 专门的学术论文搜索,适合科研调研 不需要

同时还支持私有知识库,比如 RAGFlow,你可以用自己的私有文档来做调研,满足企业内部的需求。

大模型适配

DeerFlow 通过 litellm 支持几乎所有的大模型,包括:

  • 闭源模型:OpenAI、Anthropic、火山引擎等

  • 开源模型:Qwen 等,支持 OpenAI 兼容的 API 接口

  • 多层级 LLM 系统,不同复杂度的任务用不同的模型,兼顾效率和成本

人机协同

DeerFlow 支持人机协同的工作流:

  • 🧑‍💻 人在回路:你可以用自然语言交互式修改调研计划,也可以设置自动接受计划

  • ✍️ 报告后编辑:类 Notion 的块编辑,支持 AI 辅助润色、扩写、缩写,让你轻松调整报告

内容创作

调研完成后,DeerFlow 还能帮你把报告变成不同的内容形式:

  • 🎙️ 播客生成:自动生成播客脚本,并且合成语音,把报告变成音频播客

  • 📊 PPT 生成:自动把报告转换成简洁的 PPT 演示文稿,方便你分享展示

MCP 集成

DeerFlow 无缝支持 MCP 服务,你可以扩展能力,比如私有域访问、知识图谱、网页浏览等,让调研能力无限扩展。


为什么选择 DeerFlow?

  • 🚀 自动化全流程:从问题到报告,全程自动完成,不需要你手动搜资料、整理

  • 🔒 本地部署隐私安全:所有数据都在你自己的机器上,不用担心隐私泄露

  • 🧩 高度可扩展:支持多种搜索引擎、大模型、MCP 服务,适配你的需求

  • 🎁 丰富的内容输出:不仅能生成报告,还能做播客、PPT,满足不同的分享需求

  • 💖 社区驱动:开源社区驱动,持续迭代,贡献最佳实践给开源社区


总结

DeerFlow 把专业的深度调研流程,变成了一个开箱即用的工具,让你只需要输入问题,就能得到专业的调研报告,把你从繁琐的资料整理中解放出来,让调研效率提升几十倍,不管是做市场调研、学术研究,还是行业分析,都能帮你快速完成。

项目地址:https://github.com/bytedance/deer-flow
官方网站:https://deerflow.tech

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