DeerFlow
需求人群
该产品适合科研人员、开发者及学生，因其结合了先进的研究工具与模型，能有效提升研究效率和信息获取能力，满足多种学术及实践需求。使用场景
利用 DeerFlow 生成关于南京传统美食的研究报告。通过 TTS 功能，将生成的研究报告转化为播客音频。使用 DeerFlow 进行代码分析与执行，提升软件开发效率。产品特色
支持与多个 LLM 模型的集成，适配开放源代码模型和 OpenAI API 接口。提供多种搜索引擎支持，如 Tavily、DuckDuckGo 和 Brave Search，便于信息检索。集成了文本到语音功能，使用高质量的 TTS API 生成语音。支持人机协作，允许用户用自然语言修改研究计划。提供报告后期编辑功能，支持块编辑与 AI 辅助润色。可自动生成播客音频和简易的 PowerPoint 演示文稿。模块化的多代理系统架构，优化了研究与代码分析流程。配备 Web UI 与控制台 UI，增强用户交互体验。使用教程
- 1克隆项目代码：git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git
- 2进入项目目录：cd deer-flow
- 3安装依赖项：uv sync
- 4配置.env 文件，添加 API 密钥。
- 5运行主程序：uv run main.py
团队介绍
了解 DeerFlow 背后的团队成员，包括创始人、开发人员、设计师和产品人员。
该产品暂无团队信息。