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몇 분에서 몇 시간까지 이어지는 작업에서 하위 에이전트, 메모리, 샌드박스를 조율해 조사하고 코드를 작성하며 결과물을 만드는 오픈소스 장기 작업용 슈퍼 에이전트 하네스입니다.

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9시간 전

어떤 프로젝트인가요?

DeerFlow(Deep Exploration and Efficient Research Flow)는 Python으로 작성되고 TypeScript 프런트엔드를 사용하는 슈퍼 에이전트 하네스입니다. 하위 에이전트, 장기 메모리, 샌드박스 실행 환경, 확장 가능한 스킬을 조율해 한 번의 에이전트 세션으로 몇 분에서 몇 시간까지 걸리는 작업을 처리할 수 있습니다.

이 프로젝트는 검색 및 크롤링 도구를 활용한 웹 조사, 격리된 샌드박스 안에서의 파일 시스템 작업, 코드 실행을 지원합니다. YAML 설정을 통해 OpenAI 호환 엔드포인트, Claude, Codex CLI, DeepSeek, vLLM 등 여러 LLM 제공자를 사용할 수 있으며, MCP 서버, IM 채널 연동, 내장 Python 클라이언트도 제공합니다.

Docker Compose를 이용해 배포하거나 make 타깃으로 로컬 개발 환경을 구성할 수 있습니다. DeerFlow 2.0은 전면 재작성된 버전으로, 별도 브랜치에서 관리되는 기존 1.x Deep Research 프레임워크와 코드를 공유하지 않습니다.

핵심 기능

  • 01장기 작업을 여러 부분으로 나눠 병렬 실행하는 하위 에이전트.
  • 02파일 작업과 코드 실행을 위한 격리된 샌드박스.
  • 03세션이 바뀌어도 유지되는 장기 메모리.
  • 04확장 가능한 스킬과 도구, MCP 서버.
  • 05OpenAI 호환 엔드포인트와 Claude 등을 포함해 config.yaml에서 설정할 수 있는 LLM 제공자.
  • 06여러 제공자와 연동되는 웹 검색 및 크롤링 기능.

활용 사례

  • 여러 단계의 웹 조사를 수행해 보고서를 작성하는 작업.
  • 샌드박스에서 동작하는 에이전트에 코딩이나 리팩터링 작업을 위임하는 경우.
  • 채팅 채널과 연결되는 셀프 호스팅 에이전트 워크스페이스 구축.
  • LangGraph 기반의 멀티 에이전트 워크플로 실험.

빠른 시작

  1. 1

    DeerFlow 저장소를 클론합니다

    git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git
  2. 2

    프로젝트 디렉터리로 이동합니다

    cd deer-flow
  3. 3

    설정 마법사를 실행해 LLM 제공자를 선택하고 구성 파일을 생성합니다

    make setup

사용 전 알아둘 점

  • LLM 제공자와 API 키가 필요하며, 설정 마법사에서 이를 구성하라는 안내가 표시됩니다.
  • 로컬 개발 환경을 설정하려면 Python 3.12 이상과 Node.js 22 이상이 필요합니다.
  • README에는 보안 관련 안내가 있습니다. 잘못 배포하면 위험이 발생할 수 있으며, 게이트웨이 관리자 액세스 권한은 코드 실행 권한과 같습니다.

토픽

자주 묻는 질문

deer-flow은(는) 무엇인가요?
몇 분에서 몇 시간까지 이어지는 작업에서 하위 에이전트, 메모리, 샌드박스를 조율해 조사하고 코드를 작성하며 결과물을 만드는 오픈소스 장기 작업용 슈퍼 에이전트 하네스입니다. DeerFlow(Deep Exploration and Efficient Research Flow)는 Python으로 작성되고 TypeScript 프런트엔드를 사용하는 슈퍼 에이전트 하네스입니다. 하위 에이전트, 장기 메모리, 샌드박스 실행 환경, 확장 가능한 스킬을 조율해 한 번의 에이전트 세션으로 몇 분에서 몇 시간까지 걸리는 작업을 처리할 수 있습니다.
deer-flow은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
deer-flow은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
deer-flow은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. deer-flow의 마지막 커밋은 2026년 10월 20일입니다.
deer-flow은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
여러 단계의 웹 조사를 수행해 보고서를 작성하는 작업. 샌드박스에서 동작하는 에이전트에 코딩이나 리팩터링 작업을 위임하는 경우. 채팅 채널과 연결되는 셀프 호스팅 에이전트 워크스페이스 구축. LangGraph 기반의 멀티 에이전트 워크플로 실험.
deer-flow는 어떻게 설치하나요?
DeerFlow 저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git 프로젝트 디렉터리로 이동합니다: cd deer-flow 설정 마법사를 실행해 LLM 제공자를 선택하고 구성 파일을 생성합니다: make setup
deer-flow은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/bytedance/deer-flow

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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