Sub-Agents

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复杂任务通常不可能一次完成,DeerFlow 会先拆解,再执行。

lead agent 可以按需动态拉起 sub-agents。每个 sub-agent 都有自己独立的上下文、工具和终止条件。只要条件允许,它们就会并行运行,返回结构化结果,最后再由 lead agent 汇总成一份完整输出。

这也是 DeerFlow 能处理从几分钟到几小时任务的原因。比如一个研究任务,可以拆成十几个 sub-agents,分别探索不同方向,最后合并成一份报告,或者一个网站,或者一套带生成视觉内容的演示文稿。一个 harness,多路并行。

DeerFlow 2.0

DeerFlow(Deep Exploration and Efficient Research Flow)是一个开源的 super agent harness。它把 sub-agents、memory 和 sandbox 组织在一起,再配合可扩展的 skills,让 agent 可以完成几乎任何事情。

DeerFlow 2.0 是一次彻底重写。 它和 v1 没有共用代码。如果你要找的是最初的 Deep Research 框架,可以前往 1.x 分支。那里仍然欢迎贡献;当前的主要开发已经转向 2.0。

 

 

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