Python Community

🚀 DeerFlow — Open‑Source фреймворк для Deep Research от ByteDance

🌟 Что такое DeerFlow?

DeerFlow (Deep Exploration and Efficient Research Flow) — это модульный multi-agent фреймворк с открытым исходным кодом, созданный для автоматизации глубоких исследовательских процессов. Он сочетает работу с LLM, веб-поиск, краулинг и выполнение Python-кода :contentReference[oaicite:0]{index=0}.

🧱 Основные особенности

- Multi-agent архитектура
Координатор, Планировщик, Исследователь, Кодер, Репортер и даже голосовой модуль — каждый агент выполняет свою задачу в пайплайне исследования :contentReference[oaicite:1]{index=1}.

- Интеграция инструментов
Встроенный веб-поиск (Tavily, DuckDuckGo, Brave, arXiv), web scraping через Jina, Python REPL для исполнения кода, генерация отчетов и даже автоматизированные подкасты при помощи TTS :contentReference[oaicite:2]{index=2}.

- Human‑in‑the‑loop
Возможность ставить задачи и править планы вручную — обеспечивается контроль на каждом этапе :contentReference[oaicite:3]{index=3}.

- Генерация конечного контента
Полученные данные консолидируются в отчеты (Markdown, PPT), синтезируются в речь (подкасты), экспортируются — всё автономно.

⚙️ Github (https://github.com/bytedance/deer-flow)



@Python_Community_ru

GitHub

GitHub - bytedance/deer-flow: DeerFlow is a community-driven Deep Research framework, combining language models with tools like…

DeerFlow is a community-driven Deep Research framework, combining language models with tools like web search, crawling, and Python execution, while contributing back to the open-source community. -...

www.tg-me.com/us/Python Community/com.Python_Community_ru/2621

1.0K viewsMay 23 at 15:07

🚀 DeerFlow — Open‑Source фреймворк для Deep Research от ByteDance

🌟 Что такое DeerFlow?

DeerFlow (Deep Exploration and Efficient Research Flow) — это модульный multi-agent фреймворк с открытым исходным кодом, созданный для автоматизации глубоких исследовательских процессов. Он сочетает работу с LLM, веб-поиск, краулинг и выполнение Python-кода :contentReference[oaicite:0]{index=0}.

🧱 Основные особенности

- Multi-agent архитектура
Координатор, Планировщик, Исследователь, Кодер, Репортер и даже голосовой модуль — каждый агент выполняет свою задачу в пайплайне исследования :contentReference[oaicite:1]{index=1}.

- Интеграция инструментов
Встроенный веб-поиск (Tavily, DuckDuckGo, Brave, arXiv), web scraping через Jina, Python REPL для исполнения кода, генерация отчетов и даже автоматизированные подкасты при помощи TTS :contentReference[oaicite:2]{index=2}.

- Human‑in‑the‑loop
Возможность ставить задачи и править планы вручную — обеспечивается контроль на каждом этапе :contentReference[oaicite:3]{index=3}.

- Генерация конечного контента
Полученные данные консолидируются в отчеты (Markdown, PPT), синтезируются в речь (подкасты), экспортируются — всё автономно.

⚙️ Github (https://github.com/bytedance/deer-flow)



@Python_Community_ru

BY Python Community