DeerFlow ByteDance: Trợ lý nghiên cứu sâu chạy local LLM

Mới đây, Bijan Bowen đã chia sẻ trên kênh Youtube của mình về DeerFlow – một dự án mã nguồn mở từ ByteDance (công ty mẹ của TikTok). Bài viết này tổng hợp lại thông tin từ những chia sẻ trong video.

Trong kỷ nguyên của thông tin bùng nổ, việc tìm kiếm, tổng hợp và chắt lọc kiến thức một cách hiệu quả trở nên vô cùng quan trọng. Các công cụ nghiên cứu sâu sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đã xuất hiện, giúp chúng ta tiết kiệm đáng kể thời gian và công sức. Tuy nhiên, hầu hết các công cụ mạnh mẽ thường yêu cầu kết nối internet và dựa vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chạy trên máy chủ đám mây.

Đây là lúc DeerFlow của ByteDance tỏa sáng. DeerFlow định vị mình là một giải pháp local, mang sức mạnh của một trợ lý nghiên cứu sâu trực tiếp lên máy tính cá nhân của bạn. Điều này không chỉ mang lại sự riêng tư cao hơn mà còn tiềm năng tiết kiệm chi phí đáng kể về lâu dài. Bài viết này sẽ cùng bạn tìm hiểu về DeerFlow, cách nó hoạt động, các tính năng nổi bật và đặc biệt là những mẹo hữu ích nếu bạn muốn tự mình trải nghiệm công cụ đầy hứa hẹn này.

DeerFlow là gì? Định nghĩa và mục tiêu

DeerFlow là một dự án mã nguồn mở từ ByteDance, được mô tả là “deep exploration and efficient research flow” (Luồng khám phá sâu và nghiên cứu hiệu quả). Nó là một framework nghiên cứu sâu được phát triển dựa trên những đóng góp của cộng đồng mã nguồn mở.

Nói một cách đơn giản nhất, DeerFlow là một trợ lý giúp bạn thực hiện các tác vụ nghiên cứu chuyên sâu bằng cách tìm kiếm thông tin trên web, phân tích, tổng hợp và tạo ra các báo cáo chi tiết. Điểm đặc biệt và nổi bật nhất của DeerFlow chính là khả năng tích hợp và sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chạy trên máy tính cục bộ của bạn, thay vì chỉ phụ thuộc vào các API của các mô hình lớn trên đám mây.

Tại sao chọn một trợ lý nghiên cứu sâu chạy local?

Việc sử dụng một trợ lý nghiên cứu sâu chạy local như DeerFlow mang lại nhiều lợi ích tiềm năng:

1. Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Dữ liệu và các truy vấn nghiên cứu của bạn được xử lý hoàn toàn trên máy cá nhân. Điều này đặc biệt quan trọng khi làm việc với thông tin nhạy cảm hoặc độc quyền.
2. Kiểm soát và tùy chỉnh: Bạn có toàn quyền kiểm soát mô hình LLM nào được sử dụng và cấu hình hoạt động của công cụ.
3. Tiềm năng tiết kiệm chi phí: Việc sử dụng local LLM (chạy trên phần cứng của bạn) có thể giúp giảm chi phí token API đáng kể, đặc biệt đối với các tác vụ nghiên cứu sâu cần nhiều lượt truy vấn và xử lý.
4. Hoạt động ngoại tuyến (với dữ liệu local): Mặc dù tính năng tìm kiếm web yêu cầu kết nối, khả năng xử lý và phân tích dữ liệu local bằng local LLM vẫn hoạt động mà không cần internet.

Tuy nhiên, nhược điểm của việc chạy local là yêu cầu phần cứng máy tính phải đủ mạnh và quá trình cài đặt có thể phức tạp hơn so với việc chỉ đăng ký và sử dụng dịch vụ đám mây.

Những tính năng nổi bật của DeerFlow

DeerFlow được thiết kế với nhiều tính năng mạnh mẽ để hỗ trợ quá trình nghiên cứu:

• Tích hợp LLM linh hoạt: Hỗ trợ tích hợp với nhiều loại mô hình ngôn ngữ lớn, bao gồm cả các mô hình chạy local thông qua Olama hoặc các API khác. Điều này cho phép người dùng tận dụng sức mạnh của các mô hình tiên tiến mà họ có thể chạy trên phần cứng của mình.
• Tích hợp công cụ và MCP: DeerFlow có thể kết nối với các máy chủ MCP. Điều này mở rộng khả năng của nó trong việc thực hiện các tác vụ cụ thể.
• Tìm kiếm web thông minh: Khả năng tìm kiếm thông tin trên web là cốt lõi của một trợ lý nghiên cứu sâu. DeerFlow sử dụng các công cụ tìm kiếm (như DuckDuckGo trong ví dụ) để thu thập dữ liệu.
• Tạo báo cáo chi tiết: Sau khi thu thập và xử lý thông tin, DeerFlow có thể tổng hợp lại thành một báo cáo nghiên cứu có cấu trúc.
• Tạo định dạng đầu ra đa dạng: Một tính năng độc đáo được đề cập là khả năng tạo ra podcast hoặc bài thuyết trình PowerPoint dựa trên nội dung nghiên cứu. Ý tưởng là bạn có thể nghiên cứu một chủ đề và sau đó nghe bản tóm tắt dưới dạng podcast khi di chuyển, hoặc sử dụng bản trình bày được tạo tự động.
• Kiến trúc Agentic: DeerFlow được xây dựng trên một kiến trúc phức tạp với nhiều “agent” (tác nhân) khác nhau hoạt động phối hợp. Video đề cập đến Coordinator (điều phối), Planner (lập kế hoạch), Researcher (nhà nghiên cứu), Coder (người viết code), và Human Feedback (phản hồi từ con người) như những thành phần của kiến trúc này. Các agent này cùng nhau thực hiện tác vụ nghiên cứu một cách tự động, từ việc lên kế hoạch, tìm kiếm, xử lý dữ liệu cho đến tạo ra kết quả cuối cùng.
• Khả năng Debugging: DeerFlow có thể tích hợp với các công cụ như Langraph Studio để gỡ lỗi và trực quan hóa luồng làm việc của các agent trong thời gian thực, giúp hiểu rõ hơn về cách nó xử lý các yêu cầu phức tạp.

DeerFlow hoạt động như thế nào? Giao diện và quy trình

DeerFlow cung cấp giao diện web thân thiện, cho phép người dùng dễ dàng tương tác. Sau khi cài đặt và chạy local, bạn có thể truy cập giao diện này qua trình duyệt web (thường là localhost ở một cổng cụ thể, ví dụ: localhost:3000).

Quy trình làm việc cơ bản bao gồm:

1. Truy cập giao diện: Mở trình duyệt và truy cập vào địa chỉ local của DeerFlow.
2. Nhập truy vấn: Trong phần “deep research assistant”, bạn nhập câu hỏi hoặc chủ đề nghiên cứu mà bạn muốn DeerFlow xử lý.
3. DeerFlow lập kế hoạch: Dựa trên truy vấn, DeerFlow sẽ tạo ra một kế hoạch nghiên cứu. Kế hoạch này có thể bao gồm các bước cần thực hiện, các công cụ tìm kiếm cần sử dụng, v.v. Giao diện cho phép bạn xem và chỉnh sửa kế hoạch này nếu cần.
4. Bắt đầu nghiên cứu: Sau khi kế hoạch được xác nhận, bạn nhấn nút “start research”.
5. Thực hiện tìm kiếm và xử lý: DeerFlow, thông qua các agent của nó, sẽ bắt đầu thực hiện kế hoạch. Điều này bao gồm việc sử dụng công cụ tìm kiếm web (ví dụ: DuckDuckGo) để thu thập thông tin liên quan.
6. Tạo báo cáo: Sau khi thu thập và xử lý dữ liệu, DeerFlow sẽ tổng hợp lại và tạo ra một báo cáo nghiên cứu.
7. Xem kết quả: Giao diện DeerFlow có hai tab chính:
   • Report: Hiển thị báo cáo nghiên cứu đã được tạo, bao gồm các kết quả, tóm tắt và thường đi kèm với các tham khảo từ nguồn web.
   • Activities: Cung cấp cái nhìn sâu hơn về quá trình hoạt động của các agent LLM, hiển thị các bước suy nghĩ, tìm kiếm, xử lý đã diễn ra. Tab này hữu ích cho việc gỡ lỗi và hiểu cách DeerFlow đến được kết quả cuối cùng.

Video minh họa đã thử nghiệm một truy vấn tùy chỉnh (“cách mua card đồ họa giảm giá sâu”) nhưng gặp lỗi xác thực. Sau đó, thử với một ví dụ có sẵn (“tốc độ ánh sáng nhanh hơn tốc độ âm thanh bao nhiêu lần”) và quy trình lập kế hoạch, tìm kiếm, tạo báo cáo đã diễn ra thành công, bao gồm cả việc hiển thị các nguồn tham khảo (được kiểm tra là các website hợp lệ, không phải hallucination).

Thử thách khi cài đặt và mẹo khắc phục sự cố

Video nhấn mạnh rằng việc cài đặt DeerFlow có thể khá khó khăn và phụ thuộc nhiều vào môi trường, hệ điều hành, phần cứng cụ thể của bạn. Do đó, video không đi sâu vào hướng dẫn cài đặt từng bước mà tập trung vào việc trình bày chức năng và các mẹo khắc phục sự cố mà người nói đã gặp phải.

Yêu cầu môi trường cơ bản được đề cập:

• Python 3.12+
• Node.js
• PNPM (hoặc các công cụ quản lý gói Node.js khác)
• UV (có thể là một công cụ liên quan đến môi trường Python hoặc Node.js)
• Có thể sử dụng Docker như một lựa chọn thay thế để đơn giản hóa môi trường.

Hai vấn đề cài đặt cụ thể và cách khắc phục được chia sẻ:

1. Lỗi liên quan đến khóa API tìm kiếm (API Key Error):
   • Vấn đề: Ngay cả khi chỉ định sử dụng DuckDuckGo (không yêu cầu API key), vẫn gặp lỗi yêu cầu khóa API Tavily.
   • Giải pháp: Chỉnh sửa file cấu hình (config.json hoặc tương tự). Tìm đến phần cấu hình tìm kiếm và thiết lập rõ ràng như sau:
     json { "search_api": "duckduckgo", "tavily_api_key": "unused" // brave search có thể giữ nguyên hoặc bỏ comment nếu không dùng }
     Việc khai báo tavily_api_key là “unused” dường như là cần thiết để tránh lỗi, ngay cả khi không sử dụng Tavily.
2. Cấu hình endpoint API cho Local LLM (Ollama):
   • Vấn đề: Kết nối DeerFlow với mô hình LLM chạy local qua Olama có thể gặp sự cố nếu cấu hình endpoint không chính xác. Người nói đã gặp lỗi khi thiếu /v1 trong URL.
   • Giải pháp: Đảm bảo cấu hình endpoint cho Ollama trong file cấu hình chính xác theo cú pháp sau:
     json "basic_model": { "api_key": "fake", // Khóa API fake vì Ollama local không yêu cầu "url": "http://localhost:11434/v1", // Đảm bảo có /v1 ở cuối "model": "your_model_name" // Tên mô hình bạn đã tải trong Ollama (ví dụ: "qwen:32b-iq4_xs") }
     Video sử dụng mô hình Quen 3 32B với lượng tử hóa Q8 (qwen:32b-iq4_xs). Lưu ý rằng một số mô hình (như Gemma 32B được người nói thử nghiệm) có thể gặp vấn đề về khả năng sử dụng công cụ (tool usage) khi tích hợp với DeerFlow, do đó Quen 3 được khuyến nghị hơn.

Sau khi khắc phục được hai vấn đề này, quá trình thiết lập và chạy DeerFlow với giao diện web local đã diễn ra suôn sẻ.

Lời khuyên chung khi cài đặt:

• Hãy kiên nhẫn. Quá trình có thể mất thời gian và gặp lỗi.
• Tham khảo tài liệu chính thức trên GitHub repository của DeerFlow.
• Nếu gặp khó khăn, đừng ngần ngại tìm kiếm sự trợ giúp từ các AI chatbot khác như Claude, ChatGPT, Gemini. Cung cấp thông báo lỗi cụ thể và cấu hình hệ thống của bạn, chúng có thể đưa ra hướng dẫn phù hợp.

Đánh giá tiềm năng của DeerFlow

Mặc dù quá trình cài đặt có thể phức tạp, DeerFlow thể hiện một hướng đi rất thú vị và tiềm năng. Nó mang sức mạnh của một trợ lý nghiên cứu sâu, thường chỉ có ở các dịch vụ đám mây, đến với người dùng máy tính cá nhân. Khả năng sử dụng local LLM là điểm khác biệt lớn, mở ra cánh cửa cho việc nghiên cứu riêng tư, chi phí thấp và khả năng tùy chỉnh cao.

Kiến trúc agentic phức tạp bên dưới cho thấy tiềm năng thực hiện các tác vụ nghiên cứu ngày càng tinh vi. Các tính năng độc đáo như tạo podcast và PowerPoint từ kết quả nghiên cứu cũng rất sáng tạo và hữu ích.

Video cũng đề cập đến khả năng mở rộng và phát triển thêm trên nền DeerFlow. Đây là một framework mã nguồn mở, cộng đồng có thể đóng góp để cải thiện tính năng, tích hợp thêm công cụ và mô hình mới.

DeerFlow của ByteDance là một dự án đầy tham vọng, nhằm mục tiêu mang sức mạnh nghiên cứu sâu dựa trên AI đến với người dùng cá nhân thông qua việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn chạy cục bộ (local LLM). Mặc dù quá trình cài đặt có thể đòi hỏi sự kiên nhẫn và một chút kiến thức kỹ thuật, khả năng hoạt động độc lập trên máy tính của bạn, cùng với các tính năng mạnh mẽ như tìm kiếm web, tạo báo cáo chi tiết và định dạng đầu ra đa dạng, khiến DeerFlow trở thành một công cụ rất đáng để khám phá.

Nếu bạn là người quan tâm đến AI, local LLM và muốn có một trợ lý nghiên cứu mạnh mẽ mà không phụ thuộc hoàn toàn vào đám mây, DeerFlow chắc chắn là một lựa chọn không thể bỏ qua. Hãy chuẩn bị tinh thần cho một vài thử thách ban đầu khi cài đặt, nhưng tiềm năng và giá trị mà nó mang lại có thể rất xứng đáng với nỗ lực của bạn.