DeerFlow本地部署教程4条命令从克隆到跑通第一个研究任务【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查资料、写总结、跑 Python通常要在五六个窗口间来回切。DeerFlow 本地部署全程只需要 4 条命令任务交给它它负责规划、联网搜索、在沙箱里执行代码还能用子代理和长期记忆把分钟到小时级的活干完。它能帮你做什么原始表格变分析报告。丢一个 CSV 进去仓库自带 Titanic 乘客数据可试它自己写分析代码产出带标注的图表和结论不用你管中间步骤。调研不离开页面。网络搜索和页面爬取是内置工具调研某个话题并给我报告就是一次对话不用手动搜再手动粘。长任务放后台。批量处理、持续数小时的任务会被拆给子代理subagentsDeerFlow 的并行工作单元在沙箱里跑你可以关掉页面回来取结果。动手前检查清单Python 3.12依赖由 uvPython 包管理器统一管Node.js 22前端是 Next.js 应用nginx本地模式下它负责把各服务反代到统一端口一个 LLM API KeyOpenAI 或任意兼容端点都行可选Docker只有用容器沙箱时才需要安装与配置第 1 步拿到代码后面所有命令都在项目根目录执行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deer-flow cd deer-flow第 2 步用向导生成 config.yaml免去手工填模板make setup启动交互式向导选模型提供商、粘贴 API Key、勾选沙箱模式它会自动生成配置文件并把密钥写入.env全程约 2 分钟。make setup⚠️config.yaml和.env必须放在项目根目录不是 backend/ 里。两者都被 Git 忽略密钥不会进仓库。第 3 步一次装齐前后端依赖这条命令做三件事后端uv sync、前端pnpm install、挂上 pre-commit 钩子。若它检查出缺工具Node、pnpm、nginx按提示补装后重跑即可。make install第 4 步可选预拉容器沙箱镜像避免首次使用时现下载默认沙箱是 LocalSandboxProvider直接在宿主机跑不需要 Docker。只有当你在config.yaml里把sandbox.use改成deerflow.community.aio_sandbox:AioSandboxProvider时才建议提前拉好镜像。make setup-sandbox跑通第一个任务make dev一次拉起前端、网关和 nginx带热重载。make dev浏览器打开http://localhost:2026。首次访问会进入/setup页面在那里创建管理员账号即可进入。新建线程输入类似分析 Titanic 乘客 CSV输出存活率分析的任务。看到线程里逐步出现工具调用记录、最后给出图表和文字结论——环境就算跑通了。常见问题Q卡住不知道错在哪怎么自查运行make doctor它逐项检查配置和环境直接给出可执行的修复建议。QLinux 上 Docker 命令报 permission denied连不上 docker.sock把当前用户加入docker组后重新登录再试完整步骤见 CONTRIBUTING.md。Q页面能打开但任务跑不动或模型报错多半是密钥或模型配置的问题。核对config.yaml的 models 段与.env里的 Key 是否对应完整字段参考 config.example.yaml。模型与沙箱的完整配置项见 config.example.yaml逐段解释在 backend/docs/CONFIGURATION.md。【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本地部署教程：4条命令，从克隆到跑通第一个研究任务
DeerFlow本地部署教程4条命令从克隆到跑通第一个研究任务【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查资料、写总结、跑 Python通常要在五六个窗口间来回切。DeerFlow 本地部署全程只需要 4 条命令任务交给它它负责规划、联网搜索、在沙箱里执行代码还能用子代理和长期记忆把分钟到小时级的活干完。它能帮你做什么原始表格变分析报告。丢一个 CSV 进去仓库自带 Titanic 乘客数据可试它自己写分析代码产出带标注的图表和结论不用你管中间步骤。调研不离开页面。网络搜索和页面爬取是内置工具调研某个话题并给我报告就是一次对话不用手动搜再手动粘。长任务放后台。批量处理、持续数小时的任务会被拆给子代理subagentsDeerFlow 的并行工作单元在沙箱里跑你可以关掉页面回来取结果。动手前检查清单Python 3.12依赖由 uvPython 包管理器统一管Node.js 22前端是 Next.js 应用nginx本地模式下它负责把各服务反代到统一端口一个 LLM API KeyOpenAI 或任意兼容端点都行可选Docker只有用容器沙箱时才需要安装与配置第 1 步拿到代码后面所有命令都在项目根目录执行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deer-flow cd deer-flow第 2 步用向导生成 config.yaml免去手工填模板make setup启动交互式向导选模型提供商、粘贴 API Key、勾选沙箱模式它会自动生成配置文件并把密钥写入.env全程约 2 分钟。make setup⚠️config.yaml和.env必须放在项目根目录不是 backend/ 里。两者都被 Git 忽略密钥不会进仓库。第 3 步一次装齐前后端依赖这条命令做三件事后端uv sync、前端pnpm install、挂上 pre-commit 钩子。若它检查出缺工具Node、pnpm、nginx按提示补装后重跑即可。make install第 4 步可选预拉容器沙箱镜像避免首次使用时现下载默认沙箱是 LocalSandboxProvider直接在宿主机跑不需要 Docker。只有当你在config.yaml里把sandbox.use改成deerflow.community.aio_sandbox:AioSandboxProvider时才建议提前拉好镜像。make setup-sandbox跑通第一个任务make dev一次拉起前端、网关和 nginx带热重载。make dev浏览器打开http://localhost:2026。首次访问会进入/setup页面在那里创建管理员账号即可进入。新建线程输入类似分析 Titanic 乘客 CSV输出存活率分析的任务。看到线程里逐步出现工具调用记录、最后给出图表和文字结论——环境就算跑通了。常见问题Q卡住不知道错在哪怎么自查运行make doctor它逐项检查配置和环境直接给出可执行的修复建议。QLinux 上 Docker 命令报 permission denied连不上 docker.sock把当前用户加入docker组后重新登录再试完整步骤见 CONTRIBUTING.md。Q页面能打开但任务跑不动或模型报错多半是密钥或模型配置的问题。核对config.yaml的 models 段与.env里的 Key 是否对应完整字段参考 config.example.yaml。模型与沙箱的完整配置项见 config.example.yaml逐段解释在 backend/docs/CONFIGURATION.md。【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