Об этом проекте

DeerFlow (Deep Exploration and Efficient Research Flow) — это открытый «супер-агентный каркас» от ByteDance. Он координирует субагентов, долговременную память, выполнение в песочнице и расширяемые навыки для решения длительных задач, которые могут занимать от минут до часов, таких как глубокие исследования, программирование и создание контента. Версия 2.0 представляет собой полную переработку и не использует общий код с веткой 1.x; исходный фреймворк для глубоких исследований поддерживается отдельно. Проект предоставляет мастер настройки (make setup), который генерирует минимальные config.yaml и .env, диагностику make doctor и команду support-bundle для сообщения о проблемах. Его можно запускать с Docker Compose для разработки или продакшена (make docker-start, make up) либо локально (make dev) с Node.js 22+, pnpm, uv и nginx. Рекомендации по выбору ресурсов для развёртывания охватывают локальную оценку, разработку в Docker и длительно работающие серверы. Он поддерживает множество провайдеров LLM через совместимый с OpenAI ChatOpenAI из LangChain, OpenAI Responses API, провайдеров на базе CLI (Codex CLI, Claude Code OAuth), vLLM для локальных моделей и шлюзы OpenRouter. Настройки для каждой модели включают переключатели reasoning/thinking, уровни усилий, API-ключи, базовые URL и цены. Ключевые возможности включают расширяемую систему Skills & Tools с интеграцией Claude Code, цели сессий, ручное сжатие контекста, субагентов, изоляцию песочницы и файловой системы, контекстную инженерию и долговременную память. Также предлагается поддержка серверов MCP, интеграция с каналами IM, опциональная трассировка с LangSmith, Langfuse или Monocle, использование нескольких провайдеров, персональные токены доступа, запланированные задачи, встроенный Python-клиент и терминальный рабочий стол (TUI). Веб-интерфейс доступен по адресу http://localhost:2026 со входом в браузере через HttpOnly session cookies; для продакшен-развёртываний с несколькими воркерами требуются Postgres и мост потоков Redis. README содержит уведомление о безопасности с предупреждением, что неправильное развёртывание может создать риски безопасности, и даёт рекомендации. Рекомендуется запускать с такими моделями, как Doubao-Seed-2.0-Code, DeepSeek v3.2 и Kimi 2.5, а также интегрирован BytePlus InfoQuest для веб-/поиска изображений и краулинга. Проект распространяется под лицензией MIT и включает руководство по участию и ссылки на документацию.