DeerFlow 是一款面向复杂研究任务的多智能体系统，旨在解决单一模型在实时信息获取与深度分析方面的局限。该系统基于 LangGraph 框架构建，通过协调器、规划器、研究团队及报告员等角色的协作，实现从问题理解、信息检索、数据验证到报告生成的完整流程。
具体架构上，协调器负责任务拆解与状态管理，规划器根据问题特征动态规划研究路径，研究员与编码员分别执行多引擎网络搜索与沙箱化 Python 代码验证，最终由报告员整合多源信息输出 Markdown 报告及语音播客。这种设计通过明确的角色分工提升系统可解释性与鲁棒性。
技术实现采用状态驱动的通信机制，各智能体通过读写 DeerFlowState 中的标准化字段进行协作，避免了传统微服务架构中的复杂 RPC 调用。LangGraph 定义的有向图支持条件分支、循环重试与并行执行，可根据研究进展动态调整执行路径。执行环境通过资源受限的 Docker 容器实现代码安全沙箱，内置 Tavily、Brave Search 等搜索引擎及火山引擎 TTS 服务接口，同时支持通过 unstructured 库接入企业私有知识库。系统能够基于同一研究内核同步生成文本报告与音频播客，提升信息传达效率。
实验评估显示，在基于 vLLM 与 PagedAttention 部署的 Qwen3-4B-Instruct 模型上，单卡 A10 GPU 可支撑 3 个并发研究任务，平均完成时间较串行执行缩短 57% 以上，连续 8 小时高并发测试中保持 100% 任务完成率。与现有工具相比，DeerFlow 通过自动化工作流减少了关键词构造、结果筛选与格式整理等人工操作，将信息搜集与初步分析时间压缩 60% 以上，在信息覆盖广度、技术准确性及报告专业度方面均有明显提升。
在企业应用方面，DeerFlow 支持私有知识库接入、MCP 协议集成及细粒度安全策略，实现从公开网络检索到内部数据分析的扩展。系统提供审计日志、内容过滤及资源熔断机制，满足等保 2.0 三级测评要求。实际应用表明，该系统可将传统需要数人日的研究任务压缩至数小时内完成，使研究者从繁琐的信息搜集中解放，专注于战略判断与价值创造。这种人机协同模式推动 AI 辅助决策系统从被动响应工具向主动研究伙伴转变，为组织知识迭代与决策敏捷性提供基础设施。
