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bytedance/deer-flow

开源的长时程超级智能体框架，通过子智能体、记忆与沙箱协作完成研究、编码和创作任务。

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4小时前

这是什么？

DeerFlow（Deep Exploration and Efficient Research Flow）是一个以 Python 编写、带 TypeScript 前端的超级智能体框架。它协调子智能体、长期记忆、沙箱执行环境和可扩展的技能模块，使单次会话能够处理从几分钟到数小时的长时间任务。

项目涵盖基于搜索和爬取工具的网页调研、隔离沙箱中的文件操作以及代码执行。通过 YAML 配置可接入多种大模型服务，包括 OpenAI 兼容接口、Claude、Codex CLI、DeepSeek 和 vLLM，并提供 MCP 服务器、即时通讯渠道集成以及可嵌入的 Python 客户端。

部署方式包括 Docker Compose，也可以通过 make 命令进行本地开发。DeerFlow 2.0 是完全重写的版本，与原始 1.x Deep Research 框架不共享代码，后者维护在独立分支上。

核心功能

  • 01子智能体可以并行拆分并执行长任务的不同部分。
  • 02提供隔离的沙箱用于文件操作和代码执行。
  • 03长期记忆可在多次会话之间保留。
  • 04支持可扩展的技能与工具，并提供 MCP 服务器。
  • 05通过 config.yaml 配置大模型，支持 OpenAI 兼容接口和 Claude 等。
  • 06集成多家服务商的网页搜索与爬取能力。

适用场景

  • 执行多步骤网页调研并生成书面报告。
  • 将编码或重构任务交给在沙箱中工作的智能体。
  • 搭建可对接聊天渠道的自托管智能体工作台。
  • 基于 LangGraph 试验多智能体工作流。

快速上手

  1. 1

    克隆 DeerFlow 仓库

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

    进入项目目录

    cd deer-flow
  3. 3

    运行设置向导，选择 LLM 提供商并生成配置

    make setup

使用前须知

  • 需要配置 LLM 提供商及 API 密钥，设置向导会引导你完成。
  • 本地开发环境需要 Python 3.12+ 和 Node.js 22+。
  • README 包含安全提示：部署不当可能带来风险，网关管理员权限等同于代码执行权限。

标签

#agent#multi-agent#llm#deep-research#sandbox#langgraph#python#mcp#agentic#agentic-framework

常见问题

deer-flow 是什么？
开源的长时程超级智能体框架，通过子智能体、记忆与沙箱协作完成研究、编码和创作任务。 DeerFlow（Deep Exploration and Efficient Research Flow）是一个以 Python 编写、带 TypeScript 前端的超级智能体框架。它协调子智能体、长期记忆、沙箱执行环境和可扩展的技能模块，使单次会话能够处理从几分钟到数小时的长时间任务。
deer-flow 可以免费使用吗？用的什么许可证？
deer-flow 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
deer-flow 还在维护吗？
活跃维护中。deer-flow 最近一次提交是在 2026年10月20日。
deer-flow 适合用来做什么？
执行多步骤网页调研并生成书面报告。 将编码或重构任务交给在沙箱中工作的智能体。 搭建可对接聊天渠道的自托管智能体工作台。 基于 LangGraph 试验多智能体工作流。
deer-flow 怎么安装和运行？
克隆 DeerFlow 仓库: git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git 进入项目目录: cd deer-flow 运行设置向导，选择 LLM 提供商并生成配置: make setup
在哪里获取 deer-flow？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/bytedance/deer-flow

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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