Repolode
bytedance

bytedance/deer-flow

Open-source-среда для суперагента, который координирует субагентов, память и изолированные среды для исследований, разработки и других задач длительностью от минут до часов.

Звёзды
84,187
Форки
11,760
Открытые issues
955
Последний коммит
9 часов назад

Что это?

DeerFlow (Deep Exploration and Efficient Research Flow) — среда для суперагента, написанная на Python с фронтендом на TypeScript. Она координирует субагентов, долговременную память, изолированные среды выполнения и расширяемые навыки, позволяя одной сессии агента справляться с задачами длительностью от нескольких минут до нескольких часов.

Проект поддерживает веб-исследования с помощью инструментов поиска и обхода сайтов, работу с файловой системой в изолированных средах и выполнение кода. Разные LLM-провайдеры настраиваются через YAML, в том числе совместимые с OpenAI эндпоинты, Claude, Codex CLI, DeepSeek и vLLM. Также доступны MCP-сервер, интеграции с мессенджерами и встроенный клиент Python.

Развернуть проект можно с помощью Docker Compose или локально, используя цели make. DeerFlow 2.0 полностью переписан и не содержит общего кода с оригинальным фреймворком Deep Research версии 1.x, который поддерживается в отдельной ветке.

Ключевые возможности

  • 01Субагенты, которые разбивают длительную задачу на части и выполняют их параллельно.
  • 02Изолированные среды для работы с файлами и выполнения кода.
  • 03Долговременная память, сохраняющаяся между сессиями.
  • 04Расширяемые навыки и инструменты, а также MCP-сервер.
  • 05Настраиваемые LLM-провайдеры через config.yaml, включая совместимые с OpenAI эндпоинты и Claude.
  • 06Интеграции с несколькими провайдерами веб-поиска и обхода сайтов.

Сценарии использования

  • Проведение многоэтапного веб-исследования с подготовкой письменного отчёта.
  • Передача агенту задач по разработке или рефакторингу с работой в изолированной среде.
  • Создание собственного агентского рабочего пространства с подключением каналов чата.
  • Эксперименты с мультиагентными сценариями на базе LangGraph.

Быстрый старт

  1. 1

    Клонируйте репозиторий DeerFlow

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

    Перейдите в каталог проекта

    cd deer-flow
  3. 3

    Запустите мастер настройки, чтобы выбрать провайдера LLM и создать файл конфигурации

    make setup

Что важно знать

  • Требуется провайдер LLM и API-ключ; мастер настройки предложит их настроить.
  • Для настройки локальной среды разработки требуются Python 3.12 или новее и Node.js 22 или новее.
  • В README есть предупреждение о безопасности: неправильное развертывание может привести к рискам, а доступ администратора к шлюзу равносилен возможности выполнять код.

Темы

Частые вопросы

Что такое deer-flow?
Open-source-среда для суперагента, который координирует субагентов, память и изолированные среды для исследований, разработки и других задач длительностью от минут до часов. DeerFlow (Deep Exploration and Efficient Research Flow) — среда для суперагента, написанная на Python с фронтендом на TypeScript. Она координирует субагентов, долговременную память, изолированные среды выполнения и расширяемые навыки, позволяя одной сессии агента справляться с задачами длительностью от нескольких минут до нескольких часов.
deer-flow можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
deer-flow распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
deer-flow всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в deer-flow — 20 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать deer-flow?
Проведение многоэтапного веб-исследования с подготовкой письменного отчёта. Передача агенту задач по разработке или рефакторингу с работой в изолированной среде. Создание собственного агентского рабочего пространства с подключением каналов чата. Эксперименты с мультиагентными сценариями на базе LangGraph.
Как установить deer-flow?
Клонируйте репозиторий DeerFlow: git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git Перейдите в каталог проекта: cd deer-flow Запустите мастер настройки, чтобы выбрать провайдера LLM и создать файл конфигурации: make setup
Где скачать deer-flow?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/bytedance/deer-flow

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты