DeerFlow: 웹 브라우징, 검색 엔진, MCP 등을 통합한 멀티 에이전트 리서치 어시스턴트 (feat. ByteDance)

9bow · 5월 16, 2025, 3:30오전

DeerFlow

ByteDance가 공개한 DeerFlow는 웹 크롤러, 검색 엔진, Python 실행 환경, MCP 서비스 등을 하나의 시스템으로 통합해 다양한 방식으로 리서치를 자동화할 수 있는 오픈소스 프로젝트입니다. 요즘 화제가 되고 있는 “멀티 에이전트 프레임워크”의 구체적인 구현 사례로서도 매우 흥미로운 프로젝트입니다.

DeerFlow는 “Deep Exploration and Efficient Research Flow”의 줄임말로, 이름 그대로 복잡한 정보 탐색과 리서치 업무를 효율적으로 처리하는 멀티 에이전트 기반 도구입니다. 단순히 검색 결과를 나열하는 수준이 아니라, 특정 주제에 대해 자동으로 조사하고, 분석하며, 심지어 결과를 보고서나 팟캐스트 형식으로 정리해주는 등 꽤 다양한 작업을 수행할 수 있는 기능을 포함하고 있습니다. 특히 Python 스크립트를 직접 실행해 데이터를 처리할 수 있다는 점에서 일반적인 LLM 기반 도구와도 차별화됩니다.

LangChain이나 Autogen과 같은 기존 멀티 에이전트 프레임워크들과 비교했을 때, DeerFlow는 “Supervisor + Handoffs”라는 명확한 디자인 패턴을 중심으로 구성되어 있어, 에이전트 간 협업 구조가 직관적입니다. 또한 보고서 생성, 웹 크롤링 등 실무에 밀접한 기능들이 기본 내장되어 있어서 실질적인 활용성 측면에서도 강점을 보입니다.

DeerFlow의 주요 기능

멀티 에이전트 아키텍처: Supervisor와 여러 Worker 에이전트들이 협업하는 구조
웹 크롤러 내장: 실시간 웹 탐색 및 정보 수집 가능
Python 실행 환경 지원: 분석 및 데이터 처리 스크립트를 직접 실행 가능
MCP 서비스 통합: 다양한 플러그인과 연계한 작업 자동화
보고서 및 팟캐스트 생성: 수집된 정보를 다양한 형태로 정리

사용하는 방법

DeerFlow는 GitHub 저장소를 통해 소스코드와 함께 배포되고 있습니다. 다음은 간단한 사용 예시입니다:

git clone https://github.com/bytedance/deer-flow
cd deer-flow
pip install -r requirements.txt
python main.py

이후 설정 파일을 통해 어떤 주제에 대해 어떤 방식으로 정보를 수집할지 지정할 수 있으며, 결과는 Markdown이나 HTML, 음성 파일 등 다양한 형식으로 출력 가능합니다.

라이선스

DeerFlow 프로젝트는 MIT License로 공개 및 배포되고 있습니다. 상업적 사용에도 제약이 없습니다.

DeerFlow 홈페이지

DeerFlow GitHub 저장소

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