🦌 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。

deer-flow-720p.mp4

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。

字节跳动火山引擎方舟 Coding Plan

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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快速开始

配置

克隆 DeerFlow 仓库

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

生成本地配置文件

在项目根目录（deer-flow/）执行：
```
make config
```
这个命令会基于示例模板生成本地配置文件。

配置你要使用的模型

编辑 config.yaml，至少定义一个模型：

models:
  - name: gpt-4                       # 内部标识
    display_name: GPT-4               # 展示名称
    use: langchain_openai:ChatOpenAI  # LangChain 类路径
    model: gpt-4                      # API 使用的模型标识
    api_key: $OPENAI_API_KEY          # API key（推荐使用环境变量）
    max_tokens: 4096                  # 单次请求最大 tokens
    temperature: 0.7                  # 采样温度

  - 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: $OPENAI_API_KEY          # 这里 OpenRouter 依然沿用 OpenAI 兼容字段名
    base_url: https://openrouter.ai/api/v1

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。

智谱 GLM-5 也可以用同样的 OpenAI-compatible 方式接入。智谱开放平台的通用 API 端点是 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/，建议配合 ZAI_API_KEY 使用：

models:
  - name: zhipu-glm-5
    display_name: GLM-5 (Zhipu)
    use: langchain_openai:ChatOpenAI
    model: glm-5
    api_key: $ZAI_API_KEY
    base_url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/

如果你使用的是智谱 Coding Plan 端点，请注意它和通用 API 不是同一条线路。DeerFlow 这里建议使用通用 API 端点来接入 glm-5。

为已配置的模型设置 API key

可任选以下一种方式：

方式 A：编辑项目根目录下的 .env 文件（推荐）

TAVILY_API_KEY=your-tavily-api-key
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
# 如果配置使用的是 langchain_openai:ChatOpenAI + base_url，OpenRouter 也会读取 OPENAI_API_KEY
# 其他 provider 的 key 按需补充
INFOQUEST_API_KEY=your-infoquest-api-key

方式 B：在 shell 中导出环境变量

export OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key

方式 C：直接编辑 config.yaml（不建议用于生产环境）

models:
  - name: gpt-4
    api_key: your-actual-api-key-here  # 替换为真实 key

运行应用

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 LangGraph agent server 通过开源 CLI 服务 langgraph dev 运行。

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 config 和模型 API key 配置）。make dev 需要有效配置文件，默认读取项目根目录下的 config.yaml，也可以通过 DEER_FLOW_CONFIG_PATH 覆盖。

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。

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

config.yaml 中的配置示例：

channels:
  # LangGraph Server URL（默认：http://localhost:2024）
  langgraph_url: http://localhost:2024
  # 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
    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

  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
      context:
        thinking_enabled: false
      users:
        "123456789":
          assistant_id: vip_agent
          config:
            recursion_limit: 150
          context:
            thinking_enabled: true
            subagent_enabled: true

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

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。

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。

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。

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、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。

# 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。

OpenClaw 集成

OpenClaw 也可以通过同样的 HTTP API 和 DeerFlow 交互。最小做法是写一个 OpenClaw workspace skill（例如 ~/.openclaw/workspace/skills/deerflow/SKILL.md），把下面这些调用包起来：

先导出 DEERFLOW_URL / DEERFLOW_GATEWAY_URL / DEERFLOW_LANGGRAPH_URL
用 curl 调用 /health、/api/models、/api/skills 和 /threads/<thread_id>/runs/stream
在 OpenClaw 里把这个 skill 当作一个本地 wrapper 触发

如果你已经有 claude-to-deerflow skill，可以直接复用它的 HTTP 请求流程。OpenClaw 只需要一个薄封装，不需要修改 DeerFlow 本身。

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。

GLM-5 最佳实践

使用通用 API 端点 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/，不要和 GLM Coding Plan 的 https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4 混用。
在 config.yaml 中把 model 设为 glm-5，api_key 指向 ZAI_API_KEY，并继续通过 langchain_openai:ChatOpenAI 接入。
GLM-5 适合函数调用、多步骤规划和长上下文任务。简单问答、一次性小任务可以切到更便宜的模型，降低成本。
如果任务依赖工具调用，尽量把工具描述写短、写准，让模型先规划再执行。
官方参考：Python SDK 接入示例 / 函数调用文档

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：

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": [...]}

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。

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

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

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.github		.github
backend		backend
docker		docker
docs		docs
frontend		frontend
scripts		scripts
skills/public		skills/public
.dockerignore		.dockerignore
.env.example		.env.example
.gitattributes		.gitattributes
.gitignore		.gitignore
CONTRIBUTING.md		CONTRIBUTING.md
LICENSE		LICENSE
Makefile		Makefile
README.md		README.md
README_en.md		README_en.md
README_fr.md		README_fr.md
README_ja.md		README_ja.md
README_ru.md		README_ru.md
SECURITY.md		SECURITY.md
config.example.yaml		config.example.yaml
deer-flow.code-workspace		deer-flow.code-workspace
extensions_config.example.json		extensions_config.example.json

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Sub-Agents

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长期记忆

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