Deer Flow

Deer Flow（Deep Exploration and Efficient Research Flow）是字节跳动的开源超级智能体框架。它最初是字节跳动内部的深度研究框架，后来发布给社区，现已成长为最受欢迎的智能体项目之一，积累了数万 GitHub stars。它基于 LangGraph 和 LangChain 构建，开箱即用、电池齐全，且完全可扩展——一个智能体所需的一切都已内置。 该框架的决定性特征是长程自主性。Deer Flow 不处理单次提示，而是通过多个专业化子智能体（如 Researcher、Coder、Writer）的协调，编排需要几分钟到几小时的任务，每个都在多智能体拓扑中扮演自己的角色。它为这些智能体配备了用于安全代码执行的沙箱、持久记忆、工具、技能和派生子智能体的能力，因此可以研究一个主题、编写并运行代码、抓取网页，并端到端地产出一份精美的报告。 Deer Flow 非常强调人在环中的控制：研究计划可通过自然语言交互式修改，或自动接受以实现完全流畅的运行。这使其既适用于完全自主的工作流，也适用于人类希望在中途引导或纠正智能体的场景。最终成果是一个模块化、社区驱动的框架，将语言模型、搜索引擎、网页爬虫甚至文本转语音结合成一个连贯的深度研究流水线。 它面向希望为构建深度研究和长程智能体应用打下强大、可扩展基础的开发者和团队——一个从零拼凑 LangGraph 原语的开源替代方案。