🤖 Trợ lý AI•Mã nguồn mở•
deer-flow
Multi-agent research framework từ ByteDance, kết hợp LangGraph orchestration với search/crawl/code tools, 50K+ stars.
#deer-flow
Danh mục
🤖 Trợ lý AI
Giá
Mã nguồn mở
GitHub Stars
⭐ 83,329
Ngôn ngữ
Python
License
MIT
Ngày thêm
2026-03-27
Tóm tắt từ README GitHub
🦌 DeerFlow - 2.0
English 中文 日本語 Français Русский
On February 28th, 2026, DeerFlow claimed the 🏆 #1 spot on GitHub Trending following the launch of version 2. Thanks a million to our incredible community — you made this happen! 💪🔥
DeerFlow ( D eep E xploration and E fficient R esearch Flow ) is an open-source super agent harness that orchestrates sub-agents , memory , and sandboxes to do almost anything — powered by extensible skills .
https://github.com/user-attachments/assets/a8bcadc4-e040-4cf2-8fda-dd768b999c18
DeerFlow 2.0 is a ground-up rewrite. It shares no code with v1. If you're looking for the original Deep Research framework, it's maintained on the branch — contributions there are still welcome. Active development has moved to 2.0.
Official Website
Learn more and see real demos on our official website .
The landing-page case studies open as allowlisted, read-only showcases without requiring a sign-in.
Sister Projects
- LLM Space - Meet our secret weapon behind DeerFlow — one desktop tool to prototype agent ideas, inspect each harness step, replay failures, and benchmark performance.
Coding Plan from ByteDance Volcengine
- We strongly recommend using Doubao-
Xem thêm từ README.mdThu gọn README.md
Đánh giá chi tiết
Tổng quan
DeerFlow (Deep Exploration and Efficient Research Flow) là framework multi-agent từ ByteDance, thiết kế cho research workflows phức tạp. DeerFlow dùng LangGraph để orchestrate nhiều agent chuyên biệt: researcher, coder, reporter, với khả năng search web, crawl trang, và chạy code. Repo có hơn 50,000 stars, viết bằng Python/TypeScript.
Tính năng chính
- Multi-agent orchestration qua LangGraph: planner, researcher, coder, reporter
- Web search và crawl: tìm và trích xuất thông tin từ internet
- Code execution: chạy Python code trong sandbox
- Podcast generation: tạo podcast từ research results
- Human-in-the-loop: review và adjust plan trước khi agent chạy
- Report generation: tạo báo cáo Markdown từ kết quả research
Stack kỹ thuật
- Python (LangGraph, LangChain), TypeScript (Next.js frontend)
- LLM: OpenAI, Anthropic, local models qua Ollama
- Tavily Search API cho web search
Điểm mạnh
- Workflow research end-to-end: từ câu hỏi đến báo cáo hoàn chỉnh
- LangGraph orchestration cho phép custom workflow linh hoạt
- Podcast feature độc đáo, tạo nội dung audio từ research
- Cộng đồng lớn (50K+ stars), đến từ ByteDance
Hạn chế
- Setup phức tạp: cần nhiều API key (LLM, search, crawl)
- Phụ thuộc LangChain/LangGraph, nặng dependency
- Research quality phụ thuộc vào search API và model
- Chưa có hosted version, phải self-host
Phù hợp khi nào
Khi cần automated deep research: tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn, tạo báo cáo, hoặc build custom research pipeline với multi-agent orchestration.