What is DeerFlow?
DeerFlow 是一个社区驱动型框架，旨在自动化并优化复杂的研发任务。它将先进的语言模型与网络搜索、网页抓取和 Python 代码执行等专业工具相结合，助力用户高效生成全面且富有洞察力的报告和内容。
主要特性
🤖 多智能体研究系统： DeerFlow 采用基于 LangGraph 构建的精妙多智能体架构，配备专业智能体（协调员、规划师、研究员、编码员、报告员）。该系统智能分解复杂的科研目标，执行任务，并将研究结果整合为结构化报告，确保研究过程的全面性和自动化。
🔍 高级搜索与检索： 借助多个搜索引擎（Tavily、Brave Search、DuckDuckGo、Arxiv）和 Jina 实现的高级网页抓取功能，获取全面洞察。DeerFlow 还支持与 RAGFlow 等私有知识库集成，助您查询内部文档，获取量身定制的领域专属答案。
🧠 人机协作： 借助 DeerFlow 的人机协作功能，您可全程掌控，确保准确无误。您可以通过自然语言审阅并修改研究计划，提供反馈以优化执行步骤，并利用类似 Notion 的编辑器对报告进行后期编辑，支持 AI 辅助的润色、精简或扩充。
🎙️ AI 驱动的内容创作： 轻松将研究成果转化为引人入胜的多媒体内容。DeerFlow 能够生成 AI 驱动的播客脚本，并利用 Volcengine TTS 从您的报告中合成音频，支持自定义语速、音量和音调。它还能自动创建简洁的 PowerPoint 演示文稿，从而简化您的内容交付流程。
应用场景
代码执行辅助比较分析： 轻松进行复杂数据点的比较，例如“埃菲尔铁塔与最高建筑相比有多高？”DeerFlow 会执行网络研究，识别相关指标，并利用 Python 代码执行进行精确计算比较，给出有数据支撑的答案。
综合文章生成： 生成关于特定主题的详细文章，例如“南京的传统菜肴”。DeerFlow 会深入研究主题，收集丰富的内容和图像，并揭示其文化意义，呈现生动且信息量丰富的报告。
热门仓库识别： 让 DeerFlow 识别“GitHub 上最热门的仓库”，从而实时掌握行业趋势。它利用专业服务精准定位热门项目并进行全面记录，为开发者和研究人员提供宝贵洞察。
为何选择 DeerFlow？
DeerFlow 凭借其超越基础搜索的独特集成和智能研究工作流而脱颖而出。
结构化、自动化研究： 与简单的 AI 助手不同，DeerFlow 采用模块化的多智能体系统，精心规划、严谨执行并整合研究成果。这种结构化的方法确保每个查询都经过深入、系统的探索，从而生成真正全面且准确的报告。
人工监督赋能： DeerFlow 将 AI 自动化的效率与人类智慧的洞察力巧妙结合。其“人机协作”机制使您能够引导研究流程，优化规划并编辑产出，确保最终报告完美契合您的特定需求，并保持高度的准确性和相关性。
多功能工具集成： DeerFlow 不仅仅是一个 LLM 封装器，更是一个强大的研究引擎。通过无缝集成用于网络抓取、Python 代码执行和私有知识库的专业工具，它能够应对更广泛的研究挑战，提供通用工具无法企及的深度和专业性。
总结
DeerFlow 助力您以前所未有的效率进行深入、准确且多功能的研究。通过将先进的 AI 智能体与实用工具和人机协作相结合，它将复杂的信息收集转化为一个精简的流程，使您能够产出高质量的报告和引人入胜的内容。立即探索 DeerFlow，开启智能研究新纪元。
More information on DeerFlow
Launched
2025-04
Pricing Model
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
DeerFlow was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-09-19.
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