OpenDeepResearch开源框架对比

以下是 Open Deep Research、Open Deep Research (btahir) 和 DeerFlow (bytedance) 三个开源项目的详细对比，涵盖功能、架构、适用场景等方面：

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1. 核心定位对比

项目	核心定位	主要技术栈
Open Deep Research (dzhng)	轻量级AI研究助手，侧重搜索引擎集成+AI报告生成，适合个人快速研究。	Python, OpenAI API, Firecrawl
Open Deep Research (btahir)	多模型支持的研究框架，强调灵活配置（搜索引擎+LLM），适合定制化需求。	Python, FastAPI, JinaAI, LLMs
DeerFlow (bytedance)	企业级多智能体研究框架，支持复杂工作流（搜索/代码/PPT/播客），适合团队深度研究。	Python, LangGraph, Node.js, TTS

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2. 功能对比

功能	dzhng/deep-research	btahir/open-deep-research	bytedance/deer-flow
搜索引擎支持	Google Custom Search	Google/Bing/JinaAI	Tavily/Brave/Arxiv/DuckDuckGo
AI模型支持	OpenAI	OpenAI/Gemini/Claude	通过LiteLLM支持多模型（含开源）
报告生成	基础Markdown/HTML	结构化JSON/HTML	图文报告+PPT+播客音频
代码执行	❌	❌	✅ Python REPL集成
人类反馈循环	❌	❌	✅ 可审核/修改AI研究计划
多智能体协作	❌	❌	✅ Coordinator/Planner/Researcher
部署复杂度	低（单脚本）	中（需配置API）	高（依赖LangGraph+Node.js）

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3. 架构对比

项目	架构设计	扩展性
dzhng/deep-research	单脚本线性流程：搜索 → 提取 → AI生成报告	低，适合简单需求
btahir/open-deep-research	模块化设计：可替换搜索引擎/LLM，支持插件式扩展	中，适合开发者定制
DeerFlow	基于LangGraph的多智能体工作流（Coordinator→Planner→Research Team→Reporter）	高，适合企业级复杂场景

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4. 适用场景推荐
• 个人快速研究：

• 选择 dzhng/deep-research，简单易用，5分钟即可生成报告。

• 定制化研究需求：

• 选择 btahir/open-deep-research，自由切换搜索引擎和AI模型。

• 企业/团队深度研究：

• 选择 DeerFlow，支持多智能体协作、代码执行、多媒体输出。

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5. 优缺点总结

项目	优点	缺点
dzhng/deep-research	轻量、快速部署，适合小白用户。	功能单一，仅支持OpenAI。
btahir/open-deep-research	灵活配置，支持多模型和搜索引擎。	需手动调优API，文档较少。
DeerFlow	功能全面，支持自动化工作流和复杂任务。	依赖复杂，学习曲线陡峭，适合技术团队。

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6. 结论
• 追求极简 → 选 dzhng/deep-research。

• 需要灵活性 → 选 btahir/open-deep-research。

• 企业级需求 → 选 DeerFlow（但需投入学习成本）。

如果需要进一步测试，建议从 dzhng/deep-research 开始体验基础功能，再逐步尝试其他项目。