Найти похожее

🌟ByteDance перезапустила DeerFlow. DeerFlow 2.0 - проект, переписанный с нуля, который не имеет ничего общего с первой версией. Там был фреймворк для глубокого ресерча, а здесь полноценный рантайм для агентов. 🟡В основе лежит связка LangGraph и LangChain. Главный агент получает задачу, разбивает ее на подзадачи и порождает суб-агентов на лету. Каждый из них работает в изолированном контексте: не видит данные других агентов и главного процесса. Суб-агенты запускаются параллельно, когда это возможно, и возвращают структурированные результаты, а главный агент собирает из них финальный вывод. Сессия живет в изолированном Docker-контейнере с полноценной файловой системой, главный агент и суб-агенты работают в ней совместно. Агент читает и пишет файлы, выполняет bash-команды, работает с изображениями. Между сессиями нет никакой взаимной путаницы. 🟡Навыки и инструменты Возможности агента определяются через Skills. Из коробки есть исследование, генерация отчетов, создание слайдов, веб-страниц, изображений и видео. Навыки загружаются по мере необходимости, только когда задача их требует. Это снижает нагрузку на контекстное окно и позволяет работать с моделями, чувствительными к расходу токенов. Инструменты - по той же логике: базовый набор (веб-поиск, fetch, работа с файлами, bash), плюс поддержка MCP-серверов и произвольных Python-функций. Все можно заменить или расширить. 🟡Память и контекст DeerFlow помнит пользователя между сессиями. Накапливается профиль: стиль письма, технический стек, повторяющиеся сценарии. Данные хранятся локально. Внутри длинной сессии система сама управляет контекстом: завершенные подзадачи суммируются, промежуточные результаты уходят на диск. Контекстное окно не раздувается. 🟡Интеграции Поддерживаются Telegram, Slack и Feishu. Из Claude Code можно взаимодействовать с запущенным инстансом DeerFlow напрямую через специальный skill: отправлять задачи, управлять тредами и выбирать режим выполнения. 🟡Модели и деплой Система работает с любой моделью через OpenAI API, включая локальные через Ollama. ByteDance рекомендует использовать модели, которые поддерживают длинный контекст (100k+ токенов), ризонинг, мультимодальность и надежный tool-use. DeerFlow также встраивается как Python-библиотека без запуска HTTP-сервисов: from src.client import DeerFlowClient client = DeerFlowClient() response = client.chat("Analyze this paper", thread_id="my-thread") 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Agents#DeerFlow#ByteDance