🦌 DeerFlow - 2.0

2026 年 2 月 28 日，DeerFlow 2 发布后登上 GitHub Trending 第 1 名。非常感谢社区的支持，这是大家一起做到的。

DeerFlow（Deep Exploration and Efficient Research Flow）是一个开源的 super agent harness。它把 sub-agents、memory 和 sandbox 组织在一起，再配合可扩展的 skills，让 agent 可以完成几乎任何事情。

https://github.com/user-attachments/assets/a8bcadc4-e040-4cf2-8fda-dd768b999c18

[!NOTE] DeerFlow 2.0 是一次彻底重写。 它和 v1 没有共用代码。如果你要找的是最初的 Deep Research 框架，可以前往 1.x 分支。那里仍然欢迎贡献；当前的主要开发已经转向 2.0。

官网

想了解更多，或者直接看真实演示，可以访问官网。

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我们推荐使用 Doubao-Seed-2.0-Code、DeepSeek v3.2 和 Kimi 2.5 运行 DeerFlow
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DeerFlow 新近集成了 BytePlus 自研的智能搜索与抓取工具集——InfoQuest（支持免费在线体验）

一句话交给 Coding Agent 安装

如果你在用 Claude Code、Codex、Cursor、Windsurf 或其他 coding agent，可以直接把下面这句话发给它：

如果还没 clone DeerFlow，就先 clone，然后按照 https://raw.githubusercontent.com/bytedance/deer-flow/main/Install.md 把它的本地开发环境初始化好

这条提示词是给 coding agent 用的。它会在需要时先 clone 仓库，优先选择 Docker，完成初始化，并在结束时告诉你下一条启动命令，以及还缺哪些配置需要你补充。

快速开始

配置

克隆 DeerFlow 仓库

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

运行安装向导（推荐）

在项目根目录（deer-flow/）执行：
```
make setup
```
这会启动一个交互式向导，引导你选择 LLM provider、可选的 web 搜索工具，以及 sandbox 模式、bash 权限、文件写入等执行/安全偏好。它会生成一份最小化的 config.yaml，并把 API key 写入 .env，大约 2 分钟完成。

随时可以运行 make doctor 检查配置和系统环境，并获得可执行的修复建议。如果你要提交本地安装、配置或运行问题，可以执行 make support-bundle。命令会直接打印 reporter 下一步建议，并在 .deer-flow/support-bundles/ 下生成 *-issue-summary.md、面向 AI 辅助提 issue 的 *-issue-draft.md，以及可选证据 zip。提交 GitHub issue 时，先把 *-issue-summary.md 粘贴到 issue 正文；如果由 AI 助手代填 issue，就从 *-issue-draft.md 开始，并先替换所有 REQUIRED 占位符，不要编造未知事实。只有维护者要求证据包，或摘要不足以诊断时，再附上 zip。维护者或 AI 辅助 triage 可以优先读取 triage.json；bundle 只包含脱敏后的诊断信息和文件 manifest，不包含 .env、原始对话消息或用户文件内容；提交前仍建议自己快速检查一遍。

进阶 / 手动配置：如果你更想直接编辑 config.yaml，可以改用 make config 复制完整的示例模板。完整参考见 config.example.yaml，其中包含 CLI-backed provider（Codex CLI、Claude Code OAuth）、OpenRouter、Responses API 等更多配置。
手动模型配置示例
```
models:
  - name: gpt-4o
    display_name: GPT-4o
    use: langchain_openai:ChatOpenAI
    model: gpt-4o
    api_key: $OPENAI_API_KEY

  - name: openrouter-gemini-2.5-flash
    display_name: Gemini 2.5 Flash (OpenRouter)
    use: langchain_openai:ChatOpenAI
    model: google/gemini-2.5-flash-preview
    api_key: $OPENROUTER_API_KEY
    base_url: https://openrouter.ai/api/v1

  - name: gpt-5-responses
    display_name: GPT-5 (Responses API)
    use: langchain_openai:ChatOpenAI
    model: gpt-5
    api_key: $OPENAI_API_KEY
    use_responses_api: true
    output_version: responses/v1

  - name: qwen3-32b-vllm
    display_name: Qwen3 32B (vLLM)
    use: deerflow.models.vllm_provider:VllmChatModel
    model: Qwen/Qwen3-32B
    api_key: $VLLM_API_KEY
    base_url: http://localhost:8000/v1
    supports_thinking: true
    when_thinking_enabled:
      extra_body:
        chat_template_kwargs:
          enable_thinking: true
```
OpenRouter 以及类似的 OpenAI 兼容网关，建议通过 langchain_openai:ChatOpenAI 配合 base_url 来配置。如果你更想用 provider 自己的环境变量名，也可以直接把 api_key 指向对应变量，例如 api_key: $OPENROUTER_API_KEY。

如果要让 OpenAI 模型走 /v1/responses，继续使用 langchain_openai:ChatOpenAI，并设置 use_responses_api: true 和 output_version: responses/v1。

对于 vLLM 0.19.0，请使用 deerflow.models.vllm_provider:VllmChatModel。对于 Qwen 风格的推理模型，DeerFlow 通过 extra_body.chat_template_kwargs.enable_thinking 开关推理，并在多轮 tool-call 对话中保留 vLLM 非标准的 reasoning 字段。旧版 thinking 配置会自动规范化以保持向后兼容。推理模型可能还需要在启动 vLLM 服务时加上 --reasoning-parser ... 参数。如果你的本地 vLLM 部署接受任意非空 API key，可以把 VLLM_API_KEY 设为一个占位值。

CLI-backed provider 配置示例：
```
models:
  - name: gpt-5.4
    display_name: GPT-5.4 (Codex CLI)
    use: deerflow.models.openai_codex_provider:CodexChatModel
    model: gpt-5.4
    supports_thinking: true
    supports_reasoning_effort: true

  - name: claude-sonnet-4.6
    display_name: Claude Sonnet 4.6 (Claude Code OAuth)
    use: deerflow.models.claude_provider:ClaudeChatModel
    model: claude-sonnet-4-6
    max_tokens: 4096
    supports_thinking: true
```
- Codex CLI 会读取 ~/.codex/auth.json
- Claude Code 支持 CLAUDE_CODE_OAUTH_TOKEN、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN、CLAUDE_CODE_CREDENTIALS_PATH，或 ~/.claude/.credentials.json
- ACP agent 条目与 model provider 是分开配置的——如果你配置了 acp_agents.codex，请把它指向一个 Codex ACP 适配器，例如 npx -y @zed-industries/codex-acp
- 在 macOS 上，如有需要可显式导出 Claude Code 的认证信息：
```
eval "$(python3 scripts/export_claude_code_oauth.py --print-export)"
```
API key 也可以手动写入 .env 文件（推荐）或在 shell 中导出：
```
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
TAVILY_API_KEY=your-tavily-api-key
```

运行应用

部署建议与资源规划

可以先按下面的资源档位来选择 DeerFlow 的运行方式：

部署场景	起步配置	推荐配置	说明
本地体验 / `make dev`	4 vCPU、8 GB 内存、20 GB SSD 可用空间	8 vCPU、16 GB 内存	适合单个开发者或单个轻量会话，且模型走外部 API。`2 核 / 4 GB` 通常跑不稳。
Docker 开发 / `make docker-start`	4 vCPU、8 GB 内存、25 GB SSD 可用空间	8 vCPU、16 GB 内存	镜像构建、源码挂载和 sandbox 容器都会比纯本地模式更吃资源。
长期运行服务 / `make up`	8 vCPU、16 GB 内存、40 GB SSD 可用空间	16 vCPU、32 GB 内存	更适合共享环境、多 agent 任务、报告生成或更重的 sandbox 负载。

上面的配置只覆盖 DeerFlow 本身；如果你还要本机部署本地大模型，请单独为模型服务预留资源。
持续运行的服务更推荐使用 Linux + Docker。macOS 和 Windows 更适合作为开发机或体验环境。
如果 CPU 或内存长期打满，先降低并发会话或重任务数量，再考虑升级到更高一档配置。

方式一：Docker（推荐）

开发模式（支持热更新，挂载源码）：

make docker-init    # 拉取 sandbox 镜像（首次运行或镜像更新时执行）
make docker-start   # 启动服务（会根据 config.yaml 自动判断 sandbox 模式）

如果 config.yaml 使用的是 provisioner 模式（sandbox.use: deerflow.community.aio_sandbox:AioSandboxProvider 且配置了 provisioner_url），make docker-start 才会启动 provisioner。

生产模式（本地构建镜像，并挂载运行期配置与数据）：

make up     # 构建镜像并启动全部生产服务
make down   # 停止并移除容器

[!NOTE] 当前 Agent 运行时嵌入在 Gateway 中运行，/api/langgraph/* 会由 nginx 重写到 Gateway 的 LangGraph-compatible API。

访问地址：http://localhost:2026

更完整的 Docker 开发说明见 CONTRIBUTING.md。

方式二：本地开发

如果你更希望直接在本地启动各个服务：

前提：先完成上面的“配置”步骤（make setup）。make dev 需要有效配置文件，默认读取项目根目录下的 config.yaml。可以用 DEER_FLOW_PROJECT_ROOT 显式指定项目根目录，也可以用 DEER_FLOW_CONFIG_PATH 指向某个具体配置文件。运行期状态默认写到项目根目录下的 .deer-flow，可用 DEER_FLOW_HOME 覆盖；skills 默认读取项目根目录下的 skills/，可用 DEER_FLOW_SKILLS_PATH 覆盖。启动前先运行 make doctor 校验配置。在 Windows 上，请使用 Git Bash 运行本地开发流程。基于 bash 的服务脚本不支持直接在原生 cmd.exe 或 PowerShell 中执行，且 WSL 也不保证可用，因为部分脚本依赖 Git for Windows 的 cygpath 等工具。

检查依赖环境：

make check  # 校验 Node.js 22+、pnpm、uv、nginx

安装依赖：

make install  # 安装 backend + frontend 依赖

（可选）预拉取 sandbox 镜像：

# 如果使用 Docker / Container sandbox，建议先执行
make setup-sandbox

启动服务：
```
make dev
```
访问地址：http://localhost:2026

进阶配置

Sandbox 模式

DeerFlow 支持多种 sandbox 执行方式：

本地执行（直接在宿主机上运行 sandbox 代码）
Docker 执行（在隔离的 Docker 容器里运行 sandbox 代码）
Docker + Kubernetes 执行（通过 provisioner 服务在 Kubernetes Pod 中运行 sandbox 代码）

Docker 开发时，服务启动行为会遵循 config.yaml 里的 sandbox 模式。在 Local / Docker 模式下，不会启动 provisioner。

如果要配置你自己的模式，参见 Sandbox 配置指南。

MCP Server

DeerFlow 支持可配置的 MCP Server 和 skills，用来扩展能力。对于 HTTP/SSE MCP Server，还支持 OAuth token 流程（client_credentials、refresh_token）。详细说明见 MCP Server 指南。

IM 渠道

DeerFlow 支持从即时通讯应用接收任务。只要配置完成，对应渠道会自动启动，而且都不需要公网 IP。

DeerFlow 还可以在 workspace UI 里暴露用户自有的 IM 渠道连接。启用 channel_connections 后，已登录用户可以从侧边栏 / Settings > Channels 绑定 Telegram、Slack、Discord、Feishu/Lark、DingTalk、WeChat 或 WeCom。它复用现有的 channels.* 出站传输，因此不需要公网 IP 或 provider 回调地址。入站 IM 消息会以所连接的 DeerFlow 用户身份运行。设置和安全注意事项参见 IM Channel Connections。

渠道	传输方式	上手难度
Telegram	Bot API（long-polling）	简单
Slack	Socket Mode	中等
Feishu / Lark	WebSocket	中等
WeChat	Tencent iLink（long-polling）	中等
企业微信智能机器人	WebSocket	中等
钉钉	Stream Push（WebSocket）	中等

config.yaml 中的配置示例：

channels:
  # LangGraph-compatible Gateway API base URL（默认：http://localhost:8001/api）
  langgraph_url: http://localhost:8001/api
  # Gateway API URL（默认：http://localhost:8001）
  gateway_url: http://localhost:8001

  # 可选：所有移动端渠道共用的全局 session 默认值
  session:
    assistant_id: lead_agent  # 也可以填自定义 agent 名；渠道层会自动转换为 lead_agent + agent_name
    config:
      recursion_limit: 100
    context:
      thinking_enabled: true
      is_plan_mode: false
      subagent_enabled: false

  feishu:
    enabled: true
    app_id: $FEISHU_APP_ID
    app_secret: $FEISHU_APP_SECRET
    # domain: https://open.feishu.cn       # 国内版（默认）
    # domain: https://open.larksuite.com   # 国际版

  wecom:
    enabled: true
    bot_id: $WECOM_BOT_ID
    bot_secret: $WECOM_BOT_SECRET

  slack:
    enabled: true
    bot_token: $SLACK_BOT_TOKEN     # xoxb-...
    app_token: $SLACK_APP_TOKEN     # xapp-...（Socket Mode）
    allowed_users: []               # 留空表示允许所有人

  telegram:
    enabled: true
    bot_token: $TELEGRAM_BOT_TOKEN
    allowed_users: []               # 留空表示允许所有人

    # 可选：按渠道 / 按用户单独覆盖 session 配置
    session:
      assistant_id: mobile-agent  # 这里同样支持自定义 agent 名
      context:
        thinking_enabled: false
      users:
        "123456789":
          assistant_id: vip-agent
          config:
            recursion_limit: 150
          context:
            thinking_enabled: true
            subagent_enabled: true

  wechat:
    enabled: false
    bot_token: $WECHAT_BOT_TOKEN
    ilink_bot_id: $WECHAT_ILINK_BOT_ID
    qrcode_login_enabled: true      # 可选：bot_token 缺失时允许首次扫码登录引导
    allowed_users: []               # 留空表示允许所有人
    polling_timeout: 35
    state_dir: ./.deer-flow/wechat/state
    max_inbound_image_bytes: 20971520
    max_outbound_image_bytes: 20971520
    max_inbound_file_bytes: 52428800
    max_outbound_file_bytes: 52428800

  dingtalk:
    enabled: true
    client_id: $DINGTALK_CLIENT_ID             # 钉钉开放平台 ClientId
    client_secret: $DINGTALK_CLIENT_SECRET     # 钉钉开放平台 ClientSecret
    allowed_users: []                          # 留空表示允许所有人
    card_template_id: ""                       # 可选：AI 卡片模板 ID，用于流式打字机效果

说明：

assistant_id: lead_agent 会直接调用默认的 LangGraph assistant。
如果 assistant_id 填的是自定义 agent 名，DeerFlow 仍然会走 lead_agent，同时把该值注入为 agent_name，这样 IM 渠道也会生效对应 agent 的 SOUL 和配置。

在 .env 里设置对应的 API key：

# Telegram
TELEGRAM_BOT_TOKEN=123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrSTUvwxYZ

# Slack
SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-...
SLACK_APP_TOKEN=xapp-...

# Feishu / Lark
FEISHU_APP_ID=cli_xxxx
FEISHU_APP_SECRET=your_app_secret

# WeChat iLink
WECHAT_BOT_TOKEN=your_ilink_bot_token
WECHAT_ILINK_BOT_ID=your_ilink_bot_id

# 企业微信智能机器人
WECOM_BOT_ID=your_bot_id
WECOM_BOT_SECRET=your_bot_secret

# 钉钉
DINGTALK_CLIENT_ID=your_client_id
DINGTALK_CLIENT_SECRET=your_client_secret

Telegram 配置

打开 @BotFather，发送 /newbot，复制生成的 HTTP API token。
在 .env 中设置 TELEGRAM_BOT_TOKEN，并在 config.yaml 里启用该渠道。
机器人支持接收入站文本、图片和文档（可带说明文字，也可不带）；托管版 Bot API 的单个附件下载上限为 20 MB。

Slack 配置

前往 api.slack.com/apps 创建 Slack App：Create New App → From scratch。
在 OAuth & Permissions 中添加 Bot Token Scopes：app_mentions:read、chat:write、im:history、im:read、im:write、files:write。
启用 Socket Mode，生成带 connections:write 权限的 App-Level Token（xapp-...）。
在 Event Subscriptions 中订阅 bot events：app_mention、message.im。
在 .env 中设置 SLACK_BOT_TOKEN 和 SLACK_APP_TOKEN，并在 config.yaml 中启用该渠道。

Feishu / Lark 配置

在飞书开放平台创建应用，并启用 Bot 能力。
添加权限：im:message、im:message.p2p_msg:readonly、im:resource。
在 事件订阅 中订阅 im.message.receive_v1，连接方式选择 长连接。
复制 App ID 和 App Secret，在 .env 中设置 FEISHU_APP_ID 和 FEISHU_APP_SECRET，并在 config.yaml 中启用该渠道。

WeChat 配置

在 config.yaml 中启用 wechat 渠道。
在 .env 中设置 WECHAT_BOT_TOKEN，或者把 qrcode_login_enabled 设为 true 以便首次扫码登录引导。
当 bot_token 缺失且启用了扫码引导时，留意后端日志里 iLink 返回的二维码内容，并完成绑定流程。
扫码流程成功后，DeerFlow 会把获取到的 token 持久化到 state_dir，便于后续重启复用。
Docker Compose 部署时，请把 state_dir 放在持久化卷上，这样 get_updates_buf 游标和已保存的登录状态才能在重启后保留。

企业微信智能机器人配置

在企业微信智能机器人平台创建机器人，获取 bot_id 和 bot_secret。
在 config.yaml 中启用 channels.wecom，并填入 bot_id / bot_secret。
在 .env 中设置 WECOM_BOT_ID 和 WECOM_BOT_SECRET。
安装后端依赖时确保包含 wecom-aibot-python-sdk，渠道会通过 WebSocket 长连接接收消息，无需公网回调地址。
当前支持文本、图片和文件入站消息；agent 生成的最终图片/文件也会回传到企业微信会话中。

钉钉配置

在钉钉开放平台创建应用，并启用 机器人 能力。
在机器人配置页面设置消息接收模式为 Stream模式。
复制 Client ID 和 Client Secret，在 .env 中设置 DINGTALK_CLIENT_ID 和 DINGTALK_CLIENT_SECRET，并在 config.yaml 中启用该渠道。
（可选） 如需开启流式 AI 卡片回复（打字机效果），请在钉钉卡片平台创建 AI 卡片模板，然后在 config.yaml 中将 card_template_id 设为该模板 ID。同时需要申请 Card.Streaming.Write 和 Card.Instance.Write 权限。

命令

渠道连接完成后，你可以直接在聊天窗口里和 DeerFlow 交互：

命令	说明
`/new`	开启新对话
`/status`	查看当前 thread 信息
`/models`	列出可用模型
`/memory`	查看 memory
`/help`	查看帮助

没有命令前缀的消息会被当作普通聊天处理。DeerFlow 会自动创建 thread，并以对话方式回复。

LangSmith 链路追踪

DeerFlow 内置了 LangSmith 集成，用于可观测性。启用后，所有 LLM 调用、agent 运行和工具执行都会被追踪，并在 LangSmith 仪表盘中展示。

在 .env 文件中添加以下配置：

LANGSMITH_TRACING=true
LANGSMITH_ENDPOINT=https://api.smith.langchain.com
LANGSMITH_API_KEY=lsv2_pt_xxxxxxxxxxxxxxxx
LANGSMITH_PROJECT=xxx

Langfuse 链路追踪

DeerFlow 同样支持 Langfuse 可观测性，适用于兼容 LangChain 的运行。

在 .env 文件中添加以下配置：

LANGFUSE_TRACING=true
LANGFUSE_PUBLIC_KEY=pk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxx
LANGFUSE_SECRET_KEY=sk-lf-xxxxxxxxxxxxxxxx
LANGFUSE_BASE_URL=https://cloud.langfuse.com

如果你使用自托管的 Langfuse 实例，请将 LANGFUSE_BASE_URL 设置为你的部署地址。

链路关联字段。 每次 agent 运行都会标注 Langfuse 的保留追踪属性，这样 Sessions 和 Users 页面就能自动填充数据：

session_id = LangGraph 的 thread_id——将同一会话的所有 trace 归为一组
user_id = 来自 get_effective_user_id() 的有效用户（在无鉴权模式下回退为 default）
trace_name = assistant id（默认为 lead-agent）
tags = [env:<DEER_FLOW_ENV>, model:<model_name>]（未设置时省略）
metadata.deerflow_trace_id = DeerFlow 的请求关联 id，当启用请求链路关联（request trace correlation）时与 X-Trace-Id 一致

这些字段会在图（graph）调用的根部注入到 RunnableConfig.metadata，同时覆盖 gateway 路径（runtime/runs/worker.py::run_agent）和内嵌路径（client.py::DeerFlowClient.stream），因此任何兼容 LangChain 的 callback 都能读取到它们。设置 DEER_FLOW_ENV（或 ENVIRONMENT）可按部署环境为 trace 打标签。

同时使用两种追踪服务

如果同时启用 LangSmith 和 Langfuse，DeerFlow 会挂载两个追踪 callback，并将相同的模型活动上报到两个系统。

如果某个 provider 被显式启用但缺少必要的凭据，或其 callback 初始化失败，DeerFlow 会在创建模型、初始化追踪时快速失败（fail fast），错误信息会指明导致失败的 provider。

Docker 部署时，追踪默认关闭。在 .env 中设置 LANGSMITH_TRACING=true 和 LANGSMITH_API_KEY 即可启用。

从 Deep Research 到 Super Agent Harness

DeerFlow 最初是一个 Deep Research 框架，后来社区把它一路推到了更远的地方。上线之后，开发者拿它去做的事情早就不止研究：搭数据流水线、生成演示文稿、快速起 dashboard、自动化内容流程，很多方向一开始连我们自己都没想到。

这让我们意识到一件事：DeerFlow 不只是一个研究工具。它更像一个 harness，一个真正让 agents 把事情做完的运行时基础设施。

所以我们把它从头重做了一遍。

DeerFlow 2.0 不再是一个需要你自己拼装的 framework。它是一个开箱即用、同时又足够可扩展的 super agent harness。基于 LangGraph 和 LangChain 构建，默认就带上了 agent 真正会用到的关键能力：文件系统、memory、skills、sandbox 执行环境，以及为复杂多步骤任务做规划、拉起 sub-agents 的能力。

你可以直接拿来用，也可以拆开重组，改成你自己的样子。

核心特性

Skills 与 Tools

Skills 是 DeerFlow 能做“几乎任何事”的关键。

标准的 Agent Skill 是一种结构化能力模块，通常就是一个 Markdown 文件，里面定义了工作流、最佳实践，以及相关的参考资源。DeerFlow 自带一批内置 skills，覆盖研究、报告生成、演示文稿制作、网页生成、图像和视频生成等场景。真正有意思的地方在于它的扩展性：你可以加自己的 skills，替换内置 skills，或者把多个 skills 组合成复合工作流。

Skills 采用按需渐进加载，不会一次性把所有内容都塞进上下文。只有任务确实需要时才加载，这样能把上下文窗口控制得更干净，也更适合对 token 比较敏感的模型。

通过 Gateway 安装 .skill 压缩包时，DeerFlow 会接受标准的可选 frontmatter 元数据，比如 version、author、compatibility，不会把本来合法的外部 skill 拒之门外。

Tools 也是同样的思路。DeerFlow 自带一组核心工具：网页搜索、网页抓取、网页渲染截图、文件操作、bash 执行；同时也支持通过 MCP Server 和 Python 函数扩展自定义工具。你可以替换任何一项，也可以继续往里加。

Gateway 生成后续建议时，现在会先把普通字符串输出和 block/list 风格的富文本内容统一归一化，再去解析 JSON 数组响应，因此不同 provider 的内容包装方式不会再悄悄把建议吞掉。

Web UI 支持从已完成的 assistant 回复分叉出一个新的主对话。新 thread 会保留该轮回复的 checkpoint 以及用户消息之前的重放 checkpoint，因此分叉后可以立即重新生成该回复。对于缺少 checkpoint 父链接的旧历史或导入历史，Gateway 会进行有界的时间顺序查找；如果不存在更早的重放 checkpoint，分叉仍会按旧版单-checkpoint 形态成功创建，但无法重新生成继承的回复。已有的单-checkpoint 分叉会保持不变，不会通过不安全的 checkpoint 复制尝试修复。只有从最新回合分叉时才会尽力复制当前 thread 的工作区文件；从历史回合分叉不会带入后续时间线创建的文件。

# sandbox 容器内的路径
/mnt/skills/public
├── research/SKILL.md
├── report-generation/SKILL.md
├── slide-creation/SKILL.md
├── web-page/SKILL.md
└── image-generation/SKILL.md

/mnt/skills/custom
└── your-custom-skill/SKILL.md      ← 你的 skill

Claude Code 集成

借助 claude-to-deerflow skill，你可以直接在 Claude Code 里和正在运行的 DeerFlow 实例交互。不用离开终端，就能下发研究任务、查看状态、管理 threads。

安装这个 skill：

npx skills add https://github.com/bytedance/deer-flow --skill claude-to-deerflow

然后确认 DeerFlow 已经启动（默认地址是 http://localhost:2026），在 Claude Code 里使用 /claude-to-deerflow 命令即可。

你可以做的事情包括：

给 DeerFlow 发送消息，并接收流式响应
选择执行模式：flash（更快）、standard、pro（规划模式）、ultra（sub-agents 模式）
检查 DeerFlow 健康状态，列出 models / skills / agents
管理 threads 和会话历史
上传文件做分析

环境变量（可选，用于自定义端点）：

DEERFLOW_URL=http://localhost:2026            # 统一代理基地址
DEERFLOW_GATEWAY_URL=http://localhost:2026    # Gateway API
DEERFLOW_LANGGRAPH_URL=http://localhost:2026/api/langgraph  # LangGraph API

完整 API 说明见 skills/public/claude-to-deerflow/SKILL.md。

Web UI 输入框支持浏览器侧语音听写。浏览器提供 Web Speech API 时，麦克风按钮会把语音转写为本地草稿；DeerFlow 只接收转写后的文本，音频处理交由浏览器或操作系统语音识别服务按其环境策略完成。用户可以在发送前继续检查和编辑文本。

Session Goals

用 /goal <完成条件> 为当前 thread 绑定一个激活态的完成条件。这个 goal 是 thread 维度的状态，而不是技能激活，所以它会跨轮次持续生效，直到 DeerFlow 判定它已被满足、或者你手动清除它。

支持的命令：

/goal finish the implementation and make all tests pass
/goal              # 查看当前激活的 goal
/goal clear        # 清除它

每次 Gateway 驱动的 run 结束后，DeerFlow 会用一个 non-thinking 的评估模型，把可见的对话内容拿去和激活的 goal 比对。评估模型必须返回一个带类型的 blocker（missing_evidence、needs_user_input、run_failed、external_wait 或 goal_not_met_yet），并附上可见证据。只有在最近一轮 assistant 回复已被持久化 checkpoint、blocker 是 goal_not_met_yet、评估期间 thread 没有变化、且无进展熔断器没有触发时，DeerFlow 才会注入一次 hidden continuation。安全上限默认是 8 次 hidden continuation；连续两次相同的无进展评估后就会停止。/goal clear 以及任何用户手动输入的新内容，优先级都高于排队中的 continuation。当 goal 被满足时，DeerFlow 会自动清除它，并发布更新后的 thread 状态。

Web UI 会在输入框上方展示当前激活的 goal。同样的命令在 TUI 和受支持的 IM 渠道里也可用。在 Web UI 和受支持的 IM 渠道里，设置 /goal <完成条件> 还会以该条件作为任务启动一次 run；状态查询和清除命令则只管理 goal 状态本身。

手动上下文压缩

在 Web UI 输入框中使用 /compact，可以把当前 thread 的早期上下文压缩成摘要。完整聊天记录仍会保留在界面上，但后续模型调用会基于压缩摘要和最近消息继续。当前历史不足时不会压缩；thread 正在运行任务时会阻止压缩。

Sub-Agents

复杂任务通常不可能一次完成，DeerFlow 会先拆解，再执行。

lead agent 可以按需动态拉起 sub-agents。每个 sub-agent 都有自己独立的上下文、工具和终止条件。只要条件允许，它们就会并行运行，返回结构化结果，最后再由 lead agent 汇总成一份完整输出。

这也是 DeerFlow 能处理从几分钟到几小时任务的原因。比如一个研究任务，可以拆成十几个 sub-agents，分别探索不同方向，最后合并成一份报告，或者一个网站，或者一套带生成视觉内容的演示文稿。一个 harness，多路并行。

Sandbox 与文件系统

DeerFlow 不只是“会说它能做”，它是真的有一台自己的“电脑”。

每个任务都运行在隔离的 Docker 容器里，里面有完整的文件系统，包括 skills、workspace、uploads、outputs。agent 可以读写和编辑文件，可以执行 bash 命令和代码，也可以查看图片。整个过程都在 sandbox 内完成，可审计、会隔离，不会在不同 session 之间互相污染。

这就是“带工具的聊天机器人”和“真正有执行环境的 agent”之间的差别。

# sandbox 容器内的路径
/mnt/user-data/
├── uploads/          ← 你的文件
├── workspace/        ← agents 的工作目录
└── outputs/          ← 最终交付物

Context Engineering

隔离的 Sub-Agent Context：每个 sub-agent 都在自己独立的上下文里运行。它看不到主 agent 的上下文，也看不到其他 sub-agents 的上下文。这样做的目的很直接，就是让它只聚焦当前任务，不被无关信息干扰。

摘要压缩：在单个 session 内，DeerFlow 会比较积极地管理上下文，包括总结已完成的子任务、把中间结果转存到文件系统、压缩暂时不重要的信息。这样在长链路、多步骤任务里，它也能保持聚焦，而不会轻易把上下文窗口打爆。

长期记忆

大多数 agents 会在对话结束后把一切都忘掉，DeerFlow 不一样。

跨 session 使用时，DeerFlow 会逐步积累关于你的持久 memory，包括你的个人偏好、知识背景，以及长期沉淀下来的工作习惯。你用得越多，它越了解你的写作风格、技术栈和重复出现的工作流。memory 保存在本地，控制权也始终在你手里。

内嵌 Python Client

DeerFlow 也可以作为内嵌的 Python 库使用，不必启动完整的 HTTP 服务。DeerFlowClient 提供了进程内的直接访问方式，覆盖所有 agent 和 Gateway 能力，返回的数据结构与 HTTP Gateway API 保持一致。HTTP Gateway 还提供 DELETE /api/threads/{thread_id}，用于在 LangGraph thread 本身被删除之后，清理 DeerFlow 托管的本地 thread 数据：

from deerflow.client import DeerFlowClient

client = DeerFlowClient()

# Chat
response = client.chat("Analyze this paper for me", thread_id="my-thread")

# Streaming（LangGraph SSE 协议：values、messages-tuple、end）
for event in client.stream("hello"):
    if event.type == "messages-tuple" and event.data.get("type") == "ai":
        print(event.data["content"])

# 配置与管理：返回值与 Gateway 对齐的 dict
models = client.list_models()        # {"models": [...]}
skills = client.list_skills()        # {"skills": [...]}
client.update_skill("web-search", enabled=True)
client.upload_files("thread-1", ["./report.pdf"])  # {"success": True, "files": [...]}
client.set_goal("thread-1", "finish the implementation and make all tests pass")
client.get_goal("thread-1")       # {"goal": {...}} or {"goal": None}
client.clear_goal("thread-1")

所有返回 dict 的方法都会在 CI 中通过 Gateway 的 Pydantic 响应模型校验（TestGatewayConformance），以确保内嵌 client 始终和 HTTP API schema 保持同步。完整 API 说明见 backend/packages/harness/deerflow/client.py。

定时任务 (Scheduled Tasks)

DeerFlow 现在在 workspace 里内置了一个一等的定时任务（scheduled-task）MVP。

当前 MVP 能力：

在 /workspace/scheduled-tasks 管理任务
每个定时任务可以选择复用同一个 thread，也可以选择每次运行新建一个 thread
支持 once 和 cron 两种调度方式
后台定时执行以非交互式 DeerFlow run 运行（那里不会暴露 ask_clarification）
当到期的 cron 执行与同一复用 thread 上的活跃 run 冲突时，采用 skip 的重叠处理策略
支持暂停、恢复、手动触发、查看历史和删除任务
定时任务通过正常的 DeerFlow run 生命周期执行

当前 MVP 限制：

暂时还没有可在对话中创建任务的 schedule_task 工具
没有纯文本通知任务
没有渠道或 GitHub 分发目标
第一版没有 interval 调度类型

通过 config.yaml -> scheduler.enabled 开启后台轮询。手动触发使用同样的 scheduled-task 资源和执行路径。

终端工作台 (TUI)

deerflow 是一个面向终端用户的工作台，内嵌运行在 DeerFlowClient 之上——无需启动 Gateway、前端、nginx 或 Docker，同时沿用与 DeerFlow 其它部分相同的 config.yaml、checkpointer、技能、记忆、MCP 和沙箱配置。

DeerFlow TUI

uv pip install 'deerflow-harness[tui]'        # 可选的 'textual' 依赖

deerflow                                      # 启动终端 UI（需要 TTY）
deerflow --continue                           # 恢复最近一次会话
deerflow --resume THREAD                      # 按 id 恢复指定会话
deerflow --print "总结一下这个仓库"             # 无头模式，结果打印到 stdout
deerflow --json  "hello"                       # 无头模式，输出按行分隔的 StreamEvent

键盘驱动的对话界面：流式渲染的对话区（回答按 Markdown 渲染）、紧凑的工具活动卡片、/ 斜杠命令面板、/model 与 /threads 选择器、输入历史，以及 Esc / Ctrl+C 打断。在 TUI 里开启的会话也会出现在 Web UI 侧边栏——它会以本地默认用户身份写入共享的会话存储，因此终端与网页保持同步，无需运行 Gateway。

完整说明见 backend/docs/TUI.md。

文档

贡献指南 - 开发环境搭建与协作流程
配置指南 - 安装与配置说明
架构概览 - 技术架构说明
后端架构 - 后端架构与 API 参考

⚠️ 安全使用

不恰当的部署可能导致安全风险

DeerFlow 具备系统指令执行、资源操作、业务逻辑调用等关键高权限能力，默认设计为部署在本地可信环境（仅本机 127.0.0.1 回环访问）。若您将 agent 部署至不可信局域网、公网云服务器等可被多终端访问的网络环境，且未采取严格的安全防护措施，可能导致安全风险，例如：

未授权的非法调用：agent 功能被未授权的第三方、公网恶意扫描程序探测到，进而发起批量非法调用请求，执行系统命令、文件读写等高危操作，可能导致安全后果。
合规与法律风险：若 agent 被非法调用用于实施网络攻击、信息窃取等违法违规行为，可能产生法律责任与合规风险。

安全使用建议

注意：建议您将 DeerFlow 部署在本地可信的网络环境下。 若您有跨设备、跨网络的部署需求，必须加入严格的安全措施。例如，采取如下手段：

设置访问 IP 白名单：使用 iptables，或部署硬件防火墙 / 带访问控制（ACL）功能的交换机等，配置规则设置 IP 白名单，拒绝其他所有 IP 进行访问。
前置身份验证：配置反向代理（nginx 等），并开启高强度的前置身份验证功能，禁止无任何身份验证的访问。
网络隔离：若有可能，建议将 agent 和可信设备划分到同一个专用 VLAN，与其他网络设备做隔离。
持续关注项目更新：请持续关注 DeerFlow 项目的安全功能更新。

参与贡献

欢迎参与贡献。开发环境、工作流和相关规范见 CONTRIBUTING.md。

目前回归测试已经覆盖 Docker sandbox 模式识别，以及 backend/tests/ 中 provisioner kubeconfig-path 处理相关测试。

许可证

本项目采用 MIT License 开源发布。

致谢

DeerFlow 建立在开源社区大量优秀工作的基础上。所有让 DeerFlow 成为可能的项目和贡献者，我们都心怀感谢。毫不夸张地说，我们是站在巨人的肩膀上继续往前走。

特别感谢以下项目带来的关键支持：

**LangChain**：它们提供的优秀框架支撑了我们的 LLM 交互与 chains，让整体集成和能力编排顺畅可用。
**LangGraph**：它们在多 agent 编排上的创新方式，是 DeerFlow 复杂工作流得以成立的重要基础。

这些项目体现了开源协作真正的力量，我们也很高兴能继续建立在这些基础之上。

核心贡献者

感谢 DeerFlow 的核心作者，是他们的判断、投入和持续推进，才让这个项目真正落地：

Daniel Walnut
Henry Li