DeerFlow: ByteDance'tan Süper Ajan Çerçevesi | merhaba çevrimiçi

OpenClaw yolu açtı ve aracılar onları doğru kullandığında Yüksek Lisans'ların neler yapabileceğini gösterdi. Ancak riskler sadece büyük değil, aynı zamanda yönetilemez: Bazı durumlarda OpenClaw kredi kartlarını çalmış veya bilgisayarın tamamını ele geçirmiştir. Ancak bazı taklitçilerin zayıf yönlerini düzeltmeye çalıştığı bu teknolojide muazzam bir potansiyel var.

ByteDance sunar

Ortaya çıkan ilk oyunculardan biri, DeerFlow (Derin Araştırma ve Verimli Araştırma Akışı) aracıyla TikTok'un ana şirketi ByteDance oldu. Projenin GitHub'da halihazırda 56.000'den fazla yıldız aldığı göz önüne alındığında, daha yakından bakmaya değer.

ByteDance, onu kullanabilmeniz için bir kodlama aboneliğine kaydolmanızı istiyor ancak buna gerek yok: DeerFlow yerel modellerle de kullanılabilir. Ancak çerçevenin web aramalarını bağımsız olarak gerçekleştirmesini beklerseniz yerel kullanım için işler biraz daha karmaşık hale gelir. Bu çok mantıklı çünkü çoğu Yüksek Lisans'ın bilgi sınırı oldukça geçmişte kaldı ve yeni gelişmeler hakkında bilgi sahibi değiller. Buraya, örneğin ayda binlerce arama sorgusu gerçekleştirebileceğiniz ücretsiz bir sürümün bulunduğu Tavily arama motorunu ekleyebilirsiniz. Bunlar aynı zamanda ByteDance'in tescilli olarak sunduğu InfoQuest'te de mevcuttur. Ancak toplam talep sayısı hesap başına bin ile sınırlıdır; diğerlerinin fiyatları doğrudan bulunamaz. İlginç bir şekilde ByteDance, belki de sansür nedeniyle bu hizmeti Çin'de sunmuyor.

Her şey yerel olarak kurulabilir ve yapılandırılabilir. Ayrıntılı talimatlar GitHub'da bulunabilir. Öncelikle bir yapılandırma dosyasını YAML formatında uyarlamanız gerekir. Daha sonra sisteminizin çalıştığı Docker konteynerlerini başlatabilirsiniz. Container'lar host sistemde bir kapı açıyor (2026, tesadüf mü?) Tüm ortam değişkenlerini .env dosyasına yazarsanız bu oldukça işe yarar; sistem kabuk değişkenlerini kullanmaz. Sonuç, DeerFlow'un Oyun Alanına çok benziyor ancak yeni sohbetlerle entegre edilebilir.

Oyun alanıyla oynarsanız aracın kökenlerinin kapsamlı araştırmalardan geldiğini fark edeceksiniz. Temsilci, karmaşık konuları kendi başına araştırabilir ve yeni gelişmeleri de içeren iyi sonuçlar alabilir. Haberler yayınevinin önerileri (bkz. şekil 1), diğer ajansların her zamanki gibi çok geniş ve aynı zamanda mantıklı görünüyor. Ancak hepsi bu değil.

Derinlemesine araştırmalardan süper ajanlara

Dahili olarak DeerFlow, LangChain ve LangGraph'ı temel alır ve bu nedenle son derece genişletilebilir. ByteDance'in vurguladığı ve “Süper Ajan Harness” çerçevesi olarak adlandırdığı şey tam olarak budur; kolayca genişletilebilen bir çerçeve. Görünüşe göre ByteDance'deki geliştiriciler, LangChain'in bu genişletilebilirliğini çok önemli bir nokta olarak gördüklerinde DeerFlow'u yeniden tasarladılar.

Bu tür uzantılar farklı düzeylerde ortaya çıkabilir. Kritik olan, kullanıcıların Markdown dosyalarını kullanarak iş akışlarını tanımladığı beceriler ve araçlardır. Şekildeki örnekte kullanılan arama iş akışı da bu beceriye dayanmaktadır. DeerFlow, ihtiyaç duyulduğunda kullanıcı tarafından sağlanan becerileri yeniden doldurur. Bu, bellekten ve işlem süresinden tasarruf sağlar ve çalışma zamanında sistemin dinamik olarak genişletilmesine olanak tanır. Araçlar biraz daha gelişmiştir ve web aramaları gibi karmaşık görevleri yerine getirir, ancak aynı zamanda Bash komut dosyalarını veya Python programlarını bir sanal alanda güvenli bir şekilde çalıştırabilir.

ByteDance, karmaşık görevlerin tek adımda tamamlanmasının zor olduğunu fark etti. Kendi bağlamları, araçları ve kapanış koşulları olan alt aracılar kavramı buradan kaynaklanmaktadır. Bu onların birbirine paralel çalışmasını sağlar ve böylece zaman tasarrufu sağlar.

Korumalı alan, DeerFlow'da kendi bilgisayarı gibi çalışır. Her sürecin, becerilerin vb. yerleştirilebileceği ayrı bir dosya sistemine sahip kendi ortamı vardır. Bu izolasyon süreçlerin birbirinden bağımsız hareket etmesine olanak sağlar.

ByteDance bağlam izolasyonuna büyük önem vermektedir. Her etmenin kendi bağlamı vardır ve diğer etmenler tarafından rahatsız edilmez. Bu aynı zamanda daha önce bahsedilen etmenlerin paralelleştirilmesine de olanak sağlar. Bağlamı mümkün olduğu kadar küçük tutmak (ve böylece LLM'de bellek veya belirteçlerden tasarruf etmek) için özetleme sürekli olarak gerçekleşir.

DeerFlow'un uzun süreli bir hafızası vardır ve içeriği bir konuşmanın ötesinde bile hatırlar. Bu nedenle bir bilgi deposu olarak işlev görür ve kullanıcıların isteklerine giderek daha iyi uyum sağlar. Tüm bu verileri yerel olarak saklar. ByteDance, onsuz yapmak istemeyeceğiniz ipuçlarına ve uygulamalara çok aşinadır. TikTok'tan farklı olarak DeerFlow gerçek katma değer yaratır.

DeerFlow yeni fikirler getiriyor

ByteDance, ajanların gelecekte nasıl gelişebileceğini gösteren, birçok yeni fikir içeren bir ajan çerçevesi olan DeerFlow'u yayınlıyor. Özellikle ilginç olan, OpenClaw'daki gibi tehlikeli durumlardan kaçınmayı amaçlayan, uygulanması kolay yetenekler, izolasyon ve paralelleştirmenin yanı sıra sanal alanlardır.

Agentic AI şu anda araştırmacıları çok meşgul ediyor. Alanın nasıl gelişeceğini henüz kimse tam olarak bilmiyor. n8n veya Dify gibi alternatif araçlar DeerFlow'dan çok daha statiktir ancak artık yeni yönler açabilirler. DeerFlow çerçevesinin nasıl daha da geliştiğini görmek daha da heyecan verici olacak.

(DSÖ)