경쟁사 조사 2시간→5분 — DeerFlow 자동화 실습

경쟁사 홈페이지를 뒤지고, 가격을 엑셀에 옮기고, 보고서를 쓰는 데 몇 시간씩 썼다면 — 이제 그 시간을 AI에게 넘길 수 있습니다.

틱톡을 만든 ByteDance가 그 도구를 GitHub에 무료로 올려뒀습니다. 이름은 DeerFlow.

ByteDance가 무료로 공개한 AI — 그게 왜 중요한가

DeerFlow는 2026년 2월 GitHub에 공개되자마자 트렌딩 1위를 기록했습니다. 지금은 별 71,200개를 넘겼어요.

"틱톡 회사 아닌가?" 맞습니다. ByteDance는 전 세계에서 가장 많은 사용자를 모은 숏폼 영상 서비스 틱톡의 모회사입니다. 그 회사가 내부에서 쓰던 AI 리서치 엔진을 오픈소스로 풀었어요.

DeerFlow를 한마디로 설명하면 이렇습니다. "질문을 던지면 AI가 인터넷을 돌아다니며 조사하고 보고서를 써주는 시스템." 여러 개의 작은 AI(서브 에이전트)가 분업해서 검색·요약·작성을 동시에 처리합니다.

경쟁사 분석이라면 이런 식으로 씁니다:

"우리 지역 인테리어 업체 3곳의 가격, 특징, 고객 후기를 정리해줘."

그러면 DeerFlow가 인터넷을 뒤져 보고서를 만들어냅니다.

DeerFlow 2.0 — 실제 사용 전 알아야 할 것들

PC 최소 사양 (솔직하게)

클라우드 AI(OpenAI, Anthropic Claude)를 연결해 쓰는 경우라면 GPU는 없어도 됩니다. 로컬 모델(Ollama)을 직접 돌리려면 GPU가 있는 PC가 훨씬 빠릅니다.

지원 AI 모델

DeerFlow는 하나의 AI에 종속되지 않습니다. 원하는 걸 골라 쓸 수 있습니다.

• OpenAI GPT — 빠르고 안정적. 월 사용 비용 발생
• Anthropic Claude — 긴 문서 요약에 강함. 월 사용 비용 발생
• DeepSeek — 비용이 저렴함. 중국 서버
• Ollama (로컬) — 인터넷 연결 없이 PC에서 실행. 무료, GPU 권장

장점과 단점 — 솔직하게

좋은 점

• MIT 라이선스, 완전 무료 (연결하는 AI API는 유료일 수 있음)
• 멀티 에이전트: 한 번의 질문에 여러 AI가 동시 작업
• 리포트·PPT 초안까지 자동 생성 가능

아쉬운 점

• 설치가 다소 복잡 (개발 경험 없으면 처음엔 막힐 수 있음)
• 한국어 검색 결과 품질은 영어에 비해 낮을 때 있음
• 실시간 정보 수집이라 AI가 잘못된 내용을 가져올 수도 있어 결과 검수 필요

인포그래픽 — Before & After

▲ 경쟁사 분석 업무 시간 비교 · 출처: DeerFlow GitHub README 기반 시나리오 구성

중소기업은 이렇게 쓴다

시나리오 1 — 경쟁사 가격·서비스 모니터링

가구점을 운영한다고 가정해봅니다. 매달 경쟁 업체 3~5곳의 가격과 프로모션을 손으로 조사했다면, 이걸 DeerFlow에 맡길 수 있습니다.

프롬프트 예시: "서울 마포구 인테리어 업체 5곳의 도배 시공비, 최근 이벤트, 고객 평점을 조사해 표로 정리해줘."

결과로 각 업체 정보가 표 형식으로 나옵니다. 매달 같은 프롬프트를 돌리면 변화 추적도 됩니다.

시나리오 2 — 신규 시장 진입 전 조사

새 상품이나 서비스 출시를 앞두고 시장을 파악해야 할 때 씁니다.

프롬프트 예시: "국내 소규모 카페 POS 시스템 시장의 주요 경쟁사, 가격대, 차별화 포인트를 조사해 보고서로 써줘."

초안 수준의 시장 분석 보고서가 나옵니다. 수정·보완은 직접 해야 하지만, 백지에서 시작하는 것과 완전히 다릅니다.

시나리오 3 — 정기 업무 자동화

같은 조사를 매주·매월 반복한다면 DeerFlow를 스케줄러와 연결해 자동 실행도 가능합니다. 담당자가 월요일 아침 출근했을 때 보고서가 이미 만들어져 있는 환경을 구성할 수 있어요.

(주)비젼솔루션의 시각 — 도구보다 데이터 통제가 먼저

오픈소스 AI 도구가 쏟아지는 시대에 중소기업이 놓치기 쉬운 것이 있습니다. 어떤 AI를 쓰느냐보다 어떤 데이터를 넣느냐가 결과를 가릅니다. DeerFlow 같은 멀티 에이전트 도구는 인터넷 공개 정보를 긁어오는 데 강하지만, 회사 내부 자료(계약서·고객 데이터·영업 기록)를 연동하면 훨씬 강력해집니다. 그러나 그 연동은 보안 설계가 선행돼야 합니다. 좋은 도구를 고르는 것과, 그 도구를 안전하게 업무에 붙이는 것은 다른 이야기입니다.

직접 설치하고 써보기 — 단계별 실습

아래는 DeerFlow를 처음 설치하는 분을 위한 기본 순서입니다. 터미널(명령 프롬프트)을 사용합니다.

사전 준비

• Python 3.12 이상 설치 (python.org)
• Node.js 22 이상 설치 (nodejs.org)
• OpenAI 또는 Anthropic API 키 (선택 — Ollama 쓰면 불필요)

설치

1단계 — 코드 내려받기

git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git
cd deer-flow

2단계 — 파이썬 패키지 설치

pip install -r requirements.txt

3단계 — 프론트엔드 설치

cd web
npm install
cd ..

4단계 — 환경 설정 파일 만들기

cp .env.example .env

.env 파일을 열어 사용할 AI API 키를 입력합니다.

5단계 — 실행

# 백엔드
python server.py

# 새 터미널에서 프론트엔드
cd web && npm run dev

브라우저에서 http://localhost:3000 을 열면 채팅창이 뜹니다.

첫 번째 경쟁사 분석 프롬프트

우리 지역 [업종] 경쟁사 [개수]곳의 가격대, 서비스 특징, 고객 후기 키워드를 조사하고
표와 요약 단락으로 정리해줘.

결과가 만족스럽지 않으면 후속 질문을 이어가면 됩니다. "방금 결과에서 [업체명]만 더 자세히 분석해줘"처럼요.

더 깊은 커스터마이징 — 사내 데이터 연결·업무 자동화 파이프라인 구성은 초기 설정 이상의 작업이 필요합니다.

AI 도입 문의 — (주)비젼솔루션 📧 [email protected] 🌐 https://www.visionc.co.kr/ai-solution