DeerFlow从零跑通只需15分钟深度研究Agent完整部署实战【免费下载链接】deer-flowAn open-source long-horizon SuperAgent harness that researches, codes, and creates. With the help of sandboxes, memories, tools, skill, subagents and message gateway, it handles different levels of tasks that could take minutes to hours.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deer-flowDeerFlow 是一个开源的深度研究 AgentSuperAgent harness你给它一个研究任务它会自己拆解计划、调度子 Agent、检索网页、写代码、跑沙箱最后交出一份带图表的报告。基于 LangGraph 构建技能、记忆、沙箱开箱即用。这篇指南带你完成 DeerFlow 从零安装、本地启动到长期运行的完整部署。三条路线本地试玩、容器化、上生产照着做就能跑起来。上面这张图就是 Agent 在研究任务中自动生成的分析图表跑通后你可以直观感受它的产出深度。前置自检与项目安装5个工具搞定先装齐5个工具DeerFlow 的运行时依赖不多但一个都不能少Python 3.12 及以上Node.js 22 及以上uvPython 依赖管理器速度快pnpm前端依赖管理器nginx本地开发的统一入口逐个确认版本python3 --version node --version uv --version pnpm --version缺哪个装哪个即可。装完不用自己核对克隆后跑make check项目会替你把所有前置项查一遍缺什么直接列出来。克隆仓库跑一遍设置向导git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deer-flow cd deer-flow make setupmake setup是个交互式向导大约 2 分钟。它带你选 LLM 提供商、填 API 密钥、决定要不要网页搜索、选沙箱模式。结束时它替你生成config.yaml并把密钥写进.env——整个配置就这两个文件。想自己动手也行跑make config生成模板再照着仓库里的config.example.yaml改。完整字段多模型、子 Agent 上限、追踪等都以那份示例文件为准这里不展开。三种启动方式本地开发、Docker、生产构建路线适合谁最少步骤注意点本地开发要改源码、要热更新2 条命令机器上装齐全部 5 个工具Docker 开发只想跑起来、怕环境踩坑2 条命令Docker Compose 需 2.24 及以上生产构建长期运行、多人共用1 条命令机器建议 8 vCPU / 16 GB 起步路线A本地开发最透明make install # 一次性装齐前后端依赖 make dev # 带热更新启动全部服务启动后浏览器打开http://localhost:2026。内部其实跑了三个服务前端 3000、Gateway 8001、nginx 入口 2026。你只需要记住 2026 这个统一入口其他不用管。路线BDocker 开发最省心有 Docker 就优先走这条官方默认推荐。两条命令make docker-init # 拉取沙箱镜像只需一次 make docker-start # 启动全部服务docker-start会自动读config.yaml判断该用哪种沙箱模式。看日志用make docker-logs。如果机器访问默认依赖源慢在 init 之前把UV_INDEX_URL和NPM_REGISTRY指到可用镜像即可。路线C生产构建给长期运行的机器make up # 构建镜像并启动生产环境 make down # 停止并移除容器make up会等 Gateway 的/health变绿才宣告成功窗口期内起不来就直接报错退出并打印容器状态和最近的 Gateway 日志。不会出现看起来启动了其实半残的情况。验证启动30秒确认一切正常打开页面发一条真实任务访问http://localhost:2026登录发一个你熟悉的研究任务。第一次运行会慢一些因为沙箱在初始化第二次起就快了。看它是不是真的在检索、在写代码、在出报告。一条命令戳健康端点curl -s http://localhost:8001/health返回 JSON 就说明 Gateway 活着。2026 是 nginx 统一入口8001 是 Gateway API 本体两个都能通才算完全健康。让 doctor 做全面体检make doctor它会检查配置、密钥、前置依赖有问题会直接给出可执行的修复提示而不是甩一段报错。之后如果要提交 issue先跑make support-bundle它会打包一份脱敏的诊断文件维护者一眼就能看懂。启动报错排查三个高频坑密钥没配或配错症状页面能打开但发任务没反应日志里出现认证类错误。先确认config.yaml的models段至少有一条模型配置且api_key指向的环境变量比如$OPENAI_API_KEY里确实有值。密钥这类敏感值向导只会写进.env不会替你填假值。Linux 上 docker.sock 拒绝连接报错里带着permission denied ... docker.sock基本就是当前用户没有 Docker 权限。把用户加进 docker 组重新登录后重试sudo usermod -aG docker $USER端口被占用本地服务的端口是固定的3000、8001、2026。根目录.env里的PORT只影响 Docker 对外发布的入口改它救不了本地模式。2026 被占就先释放占用进程或者调整 nginx 配置别在无关变量上浪费时间。生产加固长期运行前做三件事数据别留在内存里持久化部署把database.backend设为sqlite或postgres。这一个配置同时管检查点、LangGraph Store 和应用数据三处共用。另外建议顺手开启token_budget给单次运行设 token 硬上限防止一个失控任务烧穿 API 账单。多副本前先配齐依赖Gateway 默认单 workerGATEWAY_WORKERS1。想水平扩展需要 Postgres、Redis 流桥stream_bridge.type: redis和租约心跳三者齐活——进程内的内存事件存储没法跨进程保证任务唯一投递。资源上建议 8 vCPU / 16 GB 起步CPU 或内存长期打满时先降并发再谈扩容。把安全边界守住公共部署里Gateway 的管理员权限约等于代码执行权限别裸奔暴露到公网。外层套 HTTPS开启登录鉴权代理场景下注意让外层代理清洗转发头。下一步启动后先做这几件事先跑一个你熟悉领域的研究任务检查产出报告确认整条链路通有本地模型的话把config.yaml的模型换成 vLLM 指向的本地端点体验零成本调用想深入技能skills、子 Agent、MCP、IM 通道、链路追踪这些能力去读仓库根目录的README.md和backend/docs/ARCHITECTURE.md这份指南只负责把你带到跑通这一步。往后的定制空间全在上面的完整文档里。【免费下载链接】deer-flowAn open-source long-horizon SuperAgent harness that researches, codes, and creates. With the help of sandboxes, memories, tools, skill, subagents and message gateway, it handles different levels of tasks that could take minutes to hours.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deer-flow创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 DeerFlow从零跑通只需15分钟：深度研究Agent完整部署实战
DeerFlow从零跑通只需15分钟深度研究Agent完整部署实战【免费下载链接】deer-flowAn open-source long-horizon SuperAgent harness that researches, codes, and creates. With the help of sandboxes, memories, tools, skill, subagents and message gateway, it handles different levels of tasks that could take minutes to hours.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deer-flowDeerFlow 是一个开源的深度研究 AgentSuperAgent harness你给它一个研究任务它会自己拆解计划、调度子 Agent、检索网页、写代码、跑沙箱最后交出一份带图表的报告。基于 LangGraph 构建技能、记忆、沙箱开箱即用。这篇指南带你完成 DeerFlow 从零安装、本地启动到长期运行的完整部署。三条路线本地试玩、容器化、上生产照着做就能跑起来。上面这张图就是 Agent 在研究任务中自动生成的分析图表跑通后你可以直观感受它的产出深度。前置自检与项目安装5个工具搞定先装齐5个工具DeerFlow 的运行时依赖不多但一个都不能少Python 3.12 及以上Node.js 22 及以上uvPython 依赖管理器速度快pnpm前端依赖管理器nginx本地开发的统一入口逐个确认版本python3 --version node --version uv --version pnpm --version缺哪个装哪个即可。装完不用自己核对克隆后跑make check项目会替你把所有前置项查一遍缺什么直接列出来。克隆仓库跑一遍设置向导git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deer-flow cd deer-flow make setupmake setup是个交互式向导大约 2 分钟。它带你选 LLM 提供商、填 API 密钥、决定要不要网页搜索、选沙箱模式。结束时它替你生成config.yaml并把密钥写进.env——整个配置就这两个文件。想自己动手也行跑make config生成模板再照着仓库里的config.example.yaml改。完整字段多模型、子 Agent 上限、追踪等都以那份示例文件为准这里不展开。三种启动方式本地开发、Docker、生产构建路线适合谁最少步骤注意点本地开发要改源码、要热更新2 条命令机器上装齐全部 5 个工具Docker 开发只想跑起来、怕环境踩坑2 条命令Docker Compose 需 2.24 及以上生产构建长期运行、多人共用1 条命令机器建议 8 vCPU / 16 GB 起步路线A本地开发最透明make install # 一次性装齐前后端依赖 make dev # 带热更新启动全部服务启动后浏览器打开http://localhost:2026。内部其实跑了三个服务前端 3000、Gateway 8001、nginx 入口 2026。你只需要记住 2026 这个统一入口其他不用管。路线BDocker 开发最省心有 Docker 就优先走这条官方默认推荐。两条命令make docker-init # 拉取沙箱镜像只需一次 make docker-start # 启动全部服务docker-start会自动读config.yaml判断该用哪种沙箱模式。看日志用make docker-logs。如果机器访问默认依赖源慢在 init 之前把UV_INDEX_URL和NPM_REGISTRY指到可用镜像即可。路线C生产构建给长期运行的机器make up # 构建镜像并启动生产环境 make down # 停止并移除容器make up会等 Gateway 的/health变绿才宣告成功窗口期内起不来就直接报错退出并打印容器状态和最近的 Gateway 日志。不会出现看起来启动了其实半残的情况。验证启动30秒确认一切正常打开页面发一条真实任务访问http://localhost:2026登录发一个你熟悉的研究任务。第一次运行会慢一些因为沙箱在初始化第二次起就快了。看它是不是真的在检索、在写代码、在出报告。一条命令戳健康端点curl -s http://localhost:8001/health返回 JSON 就说明 Gateway 活着。2026 是 nginx 统一入口8001 是 Gateway API 本体两个都能通才算完全健康。让 doctor 做全面体检make doctor它会检查配置、密钥、前置依赖有问题会直接给出可执行的修复提示而不是甩一段报错。之后如果要提交 issue先跑make support-bundle它会打包一份脱敏的诊断文件维护者一眼就能看懂。启动报错排查三个高频坑密钥没配或配错症状页面能打开但发任务没反应日志里出现认证类错误。先确认config.yaml的models段至少有一条模型配置且api_key指向的环境变量比如$OPENAI_API_KEY里确实有值。密钥这类敏感值向导只会写进.env不会替你填假值。Linux 上 docker.sock 拒绝连接报错里带着permission denied ... docker.sock基本就是当前用户没有 Docker 权限。把用户加进 docker 组重新登录后重试sudo usermod -aG docker $USER端口被占用本地服务的端口是固定的3000、8001、2026。根目录.env里的PORT只影响 Docker 对外发布的入口改它救不了本地模式。2026 被占就先释放占用进程或者调整 nginx 配置别在无关变量上浪费时间。生产加固长期运行前做三件事数据别留在内存里持久化部署把database.backend设为sqlite或postgres。这一个配置同时管检查点、LangGraph Store 和应用数据三处共用。另外建议顺手开启token_budget给单次运行设 token 硬上限防止一个失控任务烧穿 API 账单。多副本前先配齐依赖Gateway 默认单 workerGATEWAY_WORKERS1。想水平扩展需要 Postgres、Redis 流桥stream_bridge.type: redis和租约心跳三者齐活——进程内的内存事件存储没法跨进程保证任务唯一投递。资源上建议 8 vCPU / 16 GB 起步CPU 或内存长期打满时先降并发再谈扩容。把安全边界守住公共部署里Gateway 的管理员权限约等于代码执行权限别裸奔暴露到公网。外层套 HTTPS开启登录鉴权代理场景下注意让外层代理清洗转发头。下一步启动后先做这几件事先跑一个你熟悉领域的研究任务检查产出报告确认整条链路通有本地模型的话把config.yaml的模型换成 vLLM 指向的本地端点体验零成本调用想深入技能skills、子 Agent、MCP、IM 通道、链路追踪这些能力去读仓库根目录的README.md和backend/docs/ARCHITECTURE.md这份指南只负责把你带到跑通这一步。往后的定制空间全在上面的完整文档里。【免费下载链接】deer-flowAn open-source long-horizon SuperAgent harness that researches, codes, and creates. With the help of sandboxes, memories, tools, skill, subagents and message gateway, it handles different levels of tasks that could take minutes to hours.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deer-flow创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考