bytedance/deer-flow

项目概览

提供本地、Docker 和 Kubernetes 三种代码沙盒执行模式，适合观察长周期复杂任务的编排架构。

项目类型

AI Agent · AI 工作流 · 基础设施

应用场景

搜索调研 · 编程开发 · 自动化执行

部署方式

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License

MIT

适合谁

• 需要编排子智能体和沙盒来执行长周期、多步骤复杂任务的开发者和团队。
• 希望直接从 Claude Code 或 Slack、飞书等 IM 渠道触发自动化工作流的场景。

核心能力

• 编排子智能体、记忆和沙盒以执行复杂的长周期任务。
• 支持本地执行、Docker 执行以及结合 Kubernetes 的 Docker 执行，用于运行沙盒代码。
• 支持通过配置 MCP 服务器和技能来扩展能力，包括支持 HTTP/SSE 和 stdio 类型的 MCP 服务器。
• 支持从 Telegram、Slack、飞书、微信、企业微信和钉钉等即时通讯应用接收任务。
• 内置一项技能，允许用户直接从 Claude Code 与正在运行的 DeerFlow 实例进行交互。
• 为智能体维护长期记忆。
• 内置与 LangSmith、Langfuse 和 Monocle 追踪的集成。

限制与风险

• 在不受信任的环境中部署可能会引入安全风险，例如未经授权的非法调用。
• 存在被非法调用触发批量未授权请求并执行高风险操作的风险。
• 如果被非法调用进行网络攻击或数据窃取，可能会面临合规性和法律风险。

如何开始

• 难度适中。需要 Python 3.12+ 和 Node.js 22+。需通过交互式向导配置 LLM 提供商和 API 密钥。快速路径为：克隆仓库后依次运行 make setup、make install 和 make dev。

核验依据

• GitHub 项目简介: An open-source long-horizon SuperAgent harness that researches, codes, and creates.
• README: DeerFlow (**D**eep **E**xploration and **E**fficient **R**esearch **Flow**) is an open-source **super agent harness** that orchestrates **sub-agents**, **memory**, and **sandboxes…
• README: DeerFlow 2.0 is a ground-up rewrite.
• README: DeerFlow supports multiple sandbox execution modes: - **Local Execution** (runs sandbox code directly on the host machine) - **Docker Execution** (runs sandbox code in isolated Do…
• README: DeerFlow supports configurable MCP servers and skills to extend its capabilities.

内容核验时间：