자동화된 리서치의 미래, DeerFlow란 무엇인가?

복잡한 리서치 업무, 반복적인 웹 검색, 끝이 없는 자료 정리. 연구자와 개발자, 데이터 분석가들이 하루에도 몇 번씩 마주하는 현실입니다. 이런 과정을 자동화할 수 있다면 어떨까요? 최근 ByteDance에서 공개한 오픈소스 프레임워크 ‘DeerFlow’는 바로 이런 문제를 해결하기 위해 탄생한 도구입니다.

이 블로그에서는 DeerFlow의 개념부터 주요 기능, 구조, 사용 예시까지 차근차근 살펴보며, 여러분의 업무에 어떤 변화를 줄 수 있을지 확인해보겠습니다.

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DeerFlow란 무엇인가?

DeerFlow는 LLM(대형 언어 모델)과 다양한 도구들을 결합하여 자동화된 리서치와 코드 분석을 수행할 수 있도록 설계된 오픈소스 프레임워크입니다. 이름 그대로 "깊이 있는 탐색(Deep Exploration)"과 "효율적인 리서치 흐름(Efficient Research Flow)"을 목표로 하고 있으며, ByteDance에서 개발하고 공개했습니다.

기존에 사람이 수작업으로 처리하던 웹 검색, 정보 추출, 코드 실행, 보고서 작성 같은 작업을 AI와 자동화된 플로우로 대체할 수 있다는 점이 DeerFlow의 핵심입니다.

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DeerFlow의 주요 기능

1. LLM 통합 기능

DeerFlow는 다양한 언어 모델과 연동이 가능하도록 설계돼 있습니다.

• OpenAI 호환 API를 통해 GPT-4 같은 상용 모델을 사용할 수 있고
• Qwen과 같은 오픈소스 모델도 통합해 활용할 수 있습니다.
• 태스크 난이도에 따라 모델을 분리해 쓰는 멀티-티어 구조도 지원합니다.

복잡한 분석에는 고성능 모델, 단순 작업에는 경량 모델을 쓰는 식으로 유연하게 운영할 수 있습니다.

2. 다양한 도구 연동 및 자동화 기능

DeerFlow는 웹 검색, 크롤링, 콘텐츠 추출을 위한 도구와도 자연스럽게 통합됩니다.

• 검색: Tavily, Brave Search 등 외부 검색 엔진을 활용
• 크롤링: Jina 기반의 크롤링 도구
• 고급 콘텐츠 추출 기능 내장

또한 MCP(Multi-Channel Processing) 연동을 통해 사설 도메인 접근, 지식 그래프 활용, 웹 브라우징 등의 고급 작업도 가능합니다.

3. 사람과 협업 가능한 리서치 자동화

DeerFlow는 사람의 피드백을 반영하는 Human-in-the-loop 구조를 지원합니다.

• 자연어로 리서치 플랜을 수정하거나
• AI가 제안한 계획을 자동으로 수락하는 기능도 포함돼 있습니다.

리포트는 Notion 스타일로 편집할 수 있으며, TipTap 기반 블록 에디터를 통해 문장 다듬기, 요약, 확장 같은 작업도 가능합니다.

4. 콘텐츠 생성 기능

DeerFlow는 텍스트 기반 작업에 그치지 않고 다양한 결과물로 확장됩니다.

• 리서치 내용을 기반으로 자동 Podcast 스크립트 작성 및 음성 생성
• 기본 템플릿을 기반으로 하는 PowerPoint 생성 기능 내장

이러한 기능은 보고서나 발표 준비 시간을 대폭 단축할 수 있도록 도와줍니다.

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https://github.com/bytedance/deer-flow

아키텍처 및 시스템 구조

DeerFlow는 LangGraph 기반으로 설계된 멀티 에이전트 아키텍처를 채택하고 있습니다. 각 역할이 분리돼 있으며, 메시지를 주고받으며 협업하는 구조입니다.

구성 요소

• Coordinator
  사용자 입력을 받아 전체 워크플로우를 관리합니다. 필요시 Planner에게 작업을 위임하며, 사용자와 시스템 간의 메인 인터페이스 역할을 합니다.
• Planner
  리서치 목적을 분석하고 실행 계획을 수립합니다. 필요한 맥락이 충분한지 판단하고, 전체 흐름을 통제합니다.
• Research Team
  세부 실행을 맡는 에이전트 집합입니다.
  • Researcher는 웹 검색, 크롤링, MCP 연동 등을 담당
  • Coder는 Python REPL 도구를 사용해 코드 실행 및 분석을 수행
• Reporter
  수집된 정보를 종합해 보고서 형식으로 정리합니다.

이러한 구조는 복잡한 리서치 업무를 자동화하면서도, 각 작업의 흐름과 상태를 유연하게 관리할 수 있게 해줍니다.

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사용 예시: 간단한 리서치 플로우

예를 들어, 다음과 같은 리서치를 수행한다고 가정해 봅시다.

“최근에 발표된 오픈소스 LLM 중 가장 성능이 우수한 모델은 무엇인가?”

1. Coordinator는 사용자의 질문을 인식하고 Planner에게 전달합니다.
2. Planner는 웹 검색과 코드 비교가 필요하다고 판단하고 실행 계획을 수립합니다.
3. Researcher는 Tavily, Brave 등을 활용해 최신 모델 관련 정보를 수집합니다.
4. Coder는 성능 비교를 위한 테스트 코드를 실행하거나 벤치마크 결과를 분석합니다.
5. Reporter는 정보를 요약해 리포트를 생성합니다.
6. 최종 결과는 음성, PPT, 텍스트 등 다양한 형식으로 제공될 수 있습니다.

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DeerFlow의 장점과 기대 효과

DeerFlow는 단순한 AI 연동 프레임워크가 아닙니다.
기존의 리서치 업무를 구조화하고, 복잡한 정보를 다양한 형태로 자동화해주는 "리서치 파이프라인"입니다.

• 반복적인 업무에서 벗어날 수 있어 집중도와 생산성이 향상됩니다.
• 오픈소스 기반이므로 유연한 커스터마이징이 가능합니다.
• 웹 UI와 콘솔 UI 모두를 제공해 기술 수준에 맞는 다양한 사용성을 보장합니다.

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DeerFlow는 단순한 자동화 도구를 넘어, 정보 탐색과 분석을 위한 강력한 리서치 플랫폼입니다. 멀티 에이전트 시스템, LLM 통합, 다양한 외부 도구와의 연동을 통해, 기존의 리서치 흐름을 대체할 수 있을 만큼 높은 유연성과 기능성을 제공합니다.

기술 블로그 운영자, 연구자, AI 활용을 고민 중인 개발자라면 지금이 바로 DeerFlow를 테스트해볼 시점입니다. 오픈소스이기에 누구나 접근 가능하며, 작은 팀에서도 충분히 활용해볼 수 있습니다.

단순 반복 작업에서 벗어나 더 중요한 일에 집중하고 싶다면, DeerFlow는 매우 유용한 선택지가 될 수 있습니다.
앞으로 이 기술이 어떤 방식으로 발전할지, 실제 조직에 어떻게 도입될 수 있을지 주목해 볼 만합니다.

https://github.com/bytedance/deer-flow

GitHub - bytedance/deer-flow: DeerFlow is a community-driven framework for deep research, combining language models with tools l