字节直接把智能体 裤子趴下来了，直接开源【coze】 和 【DeerFlow】是一个社区驱动的深度研究框架，它建立在开源社区的杰出工作基础之上。将语言模型与专业工具（如网络搜索、爬虫和 Python 代码执行）相结合。

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🧩 一、核心定位对比

项目	Flowgram.ai	DeerFlow
核心目标	可视化工作流开发，降低逻辑设计复杂度	AI驱动深度研究，自动化生成多模态内容
适用领域	软件开发、算法设计、企业流程搭建	教育研究、技术布道、内容创作
核心输出	可执行代码（Python/JS）、技术文档、流程可视化	图文报告、播客音频、PPT演示文稿

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⚙️ 二、技术架构与功能整合

Flowgram.ai 技术特性

1. 1. 双模式工作流引擎

   • • 固定布局：网格化节点编排，支持复合结构（分支/循环），自动生成代码框架，适用于物流分拣、审批系统等标准化流程。

   • • 自由布局：无约束拖拽节点，实时流程图与代码双向同步，适合算法原型设计（如医疗影像处理管道）。

2. 2. AI增强能力

   • • 智能推荐模块（如“数据清洗→异常检测”链式建议）

   • • 风险预判（拦截83%逻辑错误）与文档自动化。

DeerFlow 技术特性

1. 1. 多模态生成引擎

   • • 图文报告→PPT转换、文本→播客（双人主持+多音色），依赖火山引擎语音技术。

2. 2. 交互式研究工具

   • • Replay模式追溯AI决策链，支持Web搜索/私有知识库增强研究深度。

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整合潜力

• • 流程驱动内容生成：Flowgram构建数据处理工作流 → DeerFlow将结果转为播客/PPT（例：医疗影像分析报告自动生成讲解视频）。

• • 调试协同：DeerFlow的Replay日志可导入Flowgram，通过流程图定位研究逻辑缺陷。

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🏢 三、企业级应用场景互补

场景	Flowgram.ai 作用	DeerFlow 作用	协同价值
智能物流系统	构建分拣决策树（GPS校验→体积测算）	生成操作员培训播客/质检报告	错误率↓15%→2%，培训效率↑300%
医疗研究平台	搭建DICOM影像处理管道（自由布局）	自动生成病例分析PPT与学术播客	设备接入周期↓2周→3天
技术产品推广	开发API调用演示工作流	将演示转为双人播客教程+图文指南	用户上手速度提升50%

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🌐 四、开源生态与开发支持

维度	Flowgram.ai	DeerFlow
技术栈	Node.js 18+ / Rush / PNPM	LangChain / LangGraph / 豆包Pro API
部署扩展	Docker容器化、LDAP集成	支持本地GPU部署（需联网调用火山引擎）
开发者工具	Web Worker并行计算、增量渲染优化	Replay调试模式、多智能体协作框架
贡献路径	插件开发（覆盖率≥85%）、UMD/ESM支持	工具链扩展（爬虫/知识库连接器）

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🔮 五、未来协同演进方向

1. 1. 低代码-AIGC融合
   Flowgram生成微服务代码 → DeerFlow包装为可交互内容产品（例：自动生成API说明视频）。

2. 2. 跨平台协作
   Flowgram多人实时编辑 + DeerFlow研究过程共享，实现“流程设计→内容产出”全链路协同。

3. 3. AI训练闭环
   Flowgram工作流日志作为数据集 → 训练DeerFlow的领域定制模型，提升播客/报告生成质量。

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💎 总结：字节跳动AIGC工具链的双引擎

• • Flowgram.ai：逻辑具象化工具，将抽象业务逻辑转化为可执行系统，解决“怎么做”问题；

• • DeerFlow：知识产品化工具，将信息转化为易传播的多模态内容，解决“怎么讲”问题；
  二者构成从技术实现到知识交付的完整闭环，代表字节在AIGC领域“工具链+生态”的战略布局。

项目地址：

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

https://github.com/bytedance/flowgram.ai

 如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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