本稿では、ByteDanceが2025年に公開したオープンソースのマルチエージェント オーケストレーション フレームワーク「DeerFlow」のソースコードを詳細に解析します。特に、LangGraph上に構築された動的ロール割り当て機構とステートマシン ベースのスケジューリング層に焦点を当てます。
私は普段、複数のLLMを束ねて研究パイプラインを構築する案件を担当していますが、推論バックエンドにHolySheep AIを採用することで、複雑なマルチエージェント システムでも月額コストを約86%削減できることを実プロジェクトで確認しました。本記事ではその実装パターンも共有します。
HolySheep vs 公式API vs 他リレーサービス 比較表
| 項目 | HolySheep AI | OpenAI / Anthropic 公式 | 他リレーサービス (中堅業者例) |
|---|---|---|---|
| 為替レート | ¥1 = $1 (固定) | ¥7.3 = $1 (変動) | ¥6.5〜7.0 = $1 |
| GPT-4.1 output (/MTok) | $8.00 | $8.00 | $9.50〜$12 |
| Claude Sonnet 4.5 output (/MTok) | $15.00 | $15.00関連リソース関連記事 |