DeerFlow官网
DeerFlow 是一个深度研究框架，旨在结合语言模型与如网页搜索、及 Python 执行等专用工具，以推动深入研究工作。该项目源于开源社区，强调贡献回馈，具备多种灵活的功能，适合各类研究需求。
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DeerFlow 产品评测：深度研究的利器
DeerFlow 是一个由字节跳动开源的深度研究框架，它将语言模型与网页搜索、、Python 执行等工具结合起来，旨在帮助科研人员、开发者和学生更高效地进行研究。 这是一个社区驱动的项目，这意味着它会不断更新和完善，以满足用户的各种需求。
DeerFlow 的主要功能
DeerFlow 提供了丰富的功能，使其成为一个强大的研究工具。它支持与多种 LLM 模型集成，包括开源模型和 OpenAI API 接口。它还集成了多种搜索引擎，方便用户进行信息检索。此外，DeerFlow 还具备文本到语音功能，可以将研究报告转化为播客音频。更令人印象深刻的是，DeerFlow 支持人机协作，允许用户用自然语言修改研究计划，并提供报告后期编辑功能，包括块编辑和 AI 辅助润色。它还可以自动生成播客音频和简易的 PowerPoint 演示文稿。其模块化的多代理系统架构优化了研究与代码分析流程，同时提供 Web UI 与控制台 UI，增强用户交互体验。
如何使用 DeerFlow
使用 DeerFlow 的步骤相对简单：
- 首先，你需要克隆项目代码：
git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git - 然后，进入项目目录：
cd deer-flow - 接下来，安装依赖项：
uv sync - 之后，配置 .env 文件，添加 API 密钥。
- 最后，运行主程序：
uv run main.py
DeerFlow 常见问题
DeerFlow 支持哪些 LLM 模型？
DeerFlow 能够与多种 LLM 模型集成，包括开源模型和 OpenAI API 接口，用户可以根据自己的需求和偏好选择合适的模型。
DeerFlow 是否提供免费使用？
由于 DeerFlow 是一个开源项目，其核心框架是免费的。但使用某些功能（例如，调用 OpenAI API）可能需要付费。
DeerFlow 的安装过程复杂吗？
安装 DeerFlow 的过程相对简单，只需要按照官方提供的步骤，克隆代码、安装依赖并配置 API 密钥即可。用户可以根据自己的实际情况选择合适的安装方式。
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DeerFlow官网入口网址
https://github.com/bytedance/deer-flow
OpenI小编发现DeerFlow网站非常受用户欢迎，请访问DeerFlow网址入口试用。
数据统计
数据评估
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