2026 年 3 月

字节跳动 2025 年开源了 DeerFlow，在 GitHub 上发布后直接冲到了 Trending 第一。然后大多数人看了一眼 README，觉得「哇好厉害」，然后关掉了。
这篇文章想做一件不一样的事：把 DeerFlow 怎么实现 DeepResearch 的，逐模块拆给你看。

DeepResearch 是一个能替你做调研苦力活的 AI Agent。
但它不是那种你问一句它答一句的普通 AI，更不是搜索引擎加强版。它更像一个会自主思考、会拆解任务、会多轮搜索、最后帮你写出完整报告的数字研究员。

最近有个问题困扰了我挺久：LangChain、LangGraph、AutoGen、CrewAI、Dify、Coze……光是听到这些名字就头大。是专注深学一个，还是每个都了解一点？
如果专注学一个，万一选错了呢？如果广泛学，又怕学得很杂、没有逻辑，到最后每个都是皮毛，用不上。
这个问题困扰了我挺久，后来想通了一个关键点：这些框架不是竞争关系，是分层关系。

很多 PM 有一个误解：觉得自己技术学得越深，在工程师面前就越有底气。
这个逻辑不完全对。工程师对 PM 的尊重，很大程度上来自”这个 PM 能把需求说清楚、能定义清楚验收标准、能做合理的取舍”——不是来自”这个 PM 也会写代码”。

PM 需要的技术理解深度：「够做判断，够问对问题，不需要够自己实现。」

传统 PRD 是在对一个确定性系统下指令，AI/Agent 类产品是在给一个概率性系统划边界。这是两件完全不同的事

AI 这么能干，产品经理还有没有必要存在？

这个焦虑不是没有来由。你现在打开任何一个 AI 工具，让它帮你写 PRD、拆需求、做竞品分析，它确实能给你一份像模像样的文档。Gartner 也说过，到 2026 年大概有 30% 的传统产品岗位会被工具替代。

写一份清晰的规格说明，涵盖恰到好处的细节（可包括结构、风格、测试、边界），既能指导 AI，又不会让它不堪重负。把大任务拆成小任务，而不是全部塞进一条超长提示里。先用只读模式做规划，再持续执行与迭代。