इस प्रोजेक्ट के बारे में

DeerFlow (Deep Exploration and Efficient Research Flow) ByteDance द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स "super agent harness" है। यह sub-agents, long-term memory, sandboxed execution और extensible skills को समन्वित करके ऐसे long-horizon tasks संभालता है जिनमें मिनटों से घंटों तक का समय लग सकता है, जैसे deep research, coding और content creation। Version 2.0 को पूरी तरह से नए सिरे से लिखा गया है और यह 1.x branch के साथ कोड साझा नहीं करता; मूल deep-research framework अलग से maintained रहता है। यह प्रोजेक्ट एक setup wizard (make setup) प्रदान करता है जो एक minimal config.yaml और .env जनरेट करता है, एक make doctor diagnostic, और issue reporting के लिए support-bundle command देता है। इसे development या production के लिए Docker Compose (make docker-start, make up) या locally (make dev) Node.js 22+, pnpm, uv और nginx के साथ चलाया जा सकता है। Deployment sizing guidance local evaluation, Docker development और long-running servers को कवर करती है। यह LangChain OpenAI-compatible ChatOpenAI, OpenAI Responses API, CLI-backed providers (Codex CLI, Claude Code OAuth), local models के लिए vLLM, और OpenRouter gateways के माध्यम से कई LLM providers का समर्थन करता है। Per-model settings में reasoning/thinking toggles, effort levels, API keys, base URLs और pricing शामिल हैं। मुख्य विशेषताओं में Claude Code integration के साथ extensible Skills & Tools system, session goals, manual context compaction, sub-agents, sandbox और file-system isolation, context engineering, और long-term memory शामिल हैं। यह MCP server support, IM channel integration, LangSmith, Langfuse या Monocle के साथ optional tracing, कई providers का उपयोग, personal access tokens, scheduled tasks, एक embedded Python client, और एक terminal workbench (TUI) भी प्रदान करता है। एक web UI http://localhost:2026 पर served होता है जिसमें HttpOnly session cookies का उपयोग करके browser login होता है; production multi-worker deployments के लिए Postgres और एक Redis stream bridge आवश्यक हैं। README में एक security notice शामिल है जो चेतावनी देता है कि improper deployment से security risks हो सकते हैं और recommendations प्रदान करता है। यह Doubao-Seed-2.0-Code, DeepSeek v3.2 और Kimi 2.5 जैसे models के साथ चलाने की सलाह देता है, और web/image search तथा crawling के लिए BytePlus InfoQuest को integrate करता है। यह प्रोजेक्ट MIT-licensed है और इसमें contribution guidelines तथा documentation links शामिल हैं।