DeerFlow 部署与落地指南从克隆仓库到对外服务的 3 条路径【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 是一个开源的长时程 SuperAgent 运行框架子智能体、沙箱、记忆、技能与消息网关协作承接从几分钟到几小时的研究、编码和创作任务。这篇文章就是DeerFlow 部署指南主线只有一条你拿到仓库后怎么最快把它跑起来、并稳定地对外提供服务。先选档位三种规模三种部署方式拿到项目后别急着敲命令。先对照下面这张表定位自己后文每个档位都按「环境准备 → 最小可运行配置 → 启动与验证 → 常见坑」四步展开只读你那一档就够了。场景对应方式一条命令适合谁快速体验本地开发模式make dev想立刻跑通一个研究任务在自己电脑上试团队自用Docker 容器化部署make docker-start/make up内网多人共用不想折腾本机依赖对外服务生产 Docker 部署make up 公网暴露需要 7×24 在线、可访问的 DeerFlow 服务档位对应的机器规模官方给了明确基线本地体验 4 核 8G 起步Docker 开发 4 核 8G 25G 磁盘对外服务 8 核 16G 起步、推荐 16 核 32G。2 核 4G 基本不够用——沙箱容器和并发研究会先把内存吃满。快速体验本地开发环境怎么搭建环境准备本地模式要求 Node 22、pnpm、uv、nginx 和 Python 3.12版本要求与检查命令一一对应组件版本要求检查方式Node.js22node -vpnpm可用 corepack 自动拉起make check自动判断uv最新版uv --versionnginx任意稳定版nginx -vPython3.12由 uv 自动管理克隆仓库后先跑自检git clone https://gitcode.com/GitGitHub_Trending/de/deer-flow cd deer-flow make check为什么先跑make check它会逐项打印 OK/FAIL缺 nginx 或 Node 版本不够时直接给出安装提示比启动到一半报错好排查得多。预期输出是结尾一行「OK All dependencies are installed!」。最小可运行配置配置不用手写。跑交互式向导跟着选模型提供商、填 API key、挑沙箱模式即可make setup它会生成最小可用的config.yaml并把密钥写入根目录.env全程约两分钟。想手动精调的话改用make config复制完整模板逐项字段更多见仓库根目录的config.example.yaml。启动与验证make install # 装后端 前端依赖只需一次 make dev # 开发模式启动带热重载浏览器打开http://localhost:2026能看到登录页说明前端和网关都活了登录后发起一个任务答案以流式文本返回任务产物落在会话的/mnt/user-data/outputs目录。 不想每次手动装依赖的话make install之后改代码make dev会自动热重载不用重启。本地模式常见坑config.yaml不存在直接启动make dev会在自检阶段拒绝启动先跑make setup。pnpm 反复报版本错误项目通过 corepack 锁定版本用corepack enable或直接依赖make check的自动拉起别手动装别的 pnpm 版本。模型 key 没填导致任务中途失败界面能打开不等于能跑任务跑make doctor能直接指出哪个环境变量是空的。团队自用Docker 容器化部署内网给团队用推荐 Docker 方式环境一致、不污染个人电脑重启机器不用重装。环境准备只需 Docker Engine或 Docker Desktop和Compose v2.24确认方式docker compose version为什么卡这个版本旧版 Compose 解析不了docker/docker-compose-dev.yaml里的可选env_file语法会直接报 unknown flag。最小可运行配置配置文件和本地模式完全一致——仓库根目录的config.yaml.env。区别只在沙箱make docker-start会读取config.yaml里的sandbox配置自动决定要不要额外启动 provisioner 服务你不需要手工编排容器。启动与验证make docker-init # 拉取沙箱镜像仅首次 make docker-start # 启动全部服务 make docker-logs # 看日志预期看到 gateway、frontend、nginx 等容器全部 up然后访问http://localhost:2026。验证方法和本地模式相同登录 跑通一个任务。停服务用make docker-stop。Docker 模式常见坑Linux 下报 permission denied 访问 docker.sock把你的用户加进docker组后重新登录这是文档里被问得最多的问题。构建镜像慢受限网络下设置UV_INDEX_URL和NPM_REGISTRY指向国内镜像源再跑make docker-init。改了config.yaml没生效大部分配置下次访问即生效但 checkpoint 存储类参数是进程启动时冻结的必须重启容器。对外服务生产 Docker 部署给外部用户访问用生产模式镜像预先构建好、运行时不装依赖启动速度稳定。环境准备与团队自用相同Docker Compose v2.24外加一台 Linux 服务器。规模建议按官方基线8 核 16G 起步、40G 空闲磁盘如果同时自托管 LLM资源要另算。最小可运行配置生产部署只有三个增量配置# .env 示例只列关键项 PORT2026 # 对外端口 BIND_HOST0.0.0.0 # 默认 127.0.0.1 仅本机可达对外必须改 # BETTER_AUTH_SECRET # 首次 make up 自动生成并持久化一般不用手动填config.yaml里额外建议把database.backend设为sqlite或postgres——会话、检查点、应用数据都走这个库持久化部署不能留在内存里。其余字段保持向导生成的默认值即可更多选项见官方文档。启动与验证make up # 构建镜像 启动 make down # 停止并清理make up会阻塞等待 Gateway 的/health端点就绪后才返回成功超时则打印容器状态和最近的 Gateway 日志并以非零码退出失败原因当场可见。成功时输出的预期信息DeerFlow is running! Application: http://localhost:2026 API Gateway: http://localhost:2026/api/*⚠️ 如果改了BIND_HOST暴露到网络先在浏览器里完成管理员账号创建再放开外部访问——deploy 脚本检测到非回环绑定时会打印这条提醒别跳过。生产部署常见坑多 worker 直接改GATEWAY_WORKERSGateway 在进程内持有运行任务默认必须保持单 worker。要多副本需 Postgres Redis 流桥 心跳与 db 事件存储一起配齐单独加 worker 会出现任务投递错乱。公网裸奔默认 nginx 是同源的不做 CORS、不终止 TLS。对外必须前置你自己的 TLS 终结和认证层。沙箱模式选错DooD挂宿主机 Docker socket等于给容器 root 级宿主机权限生产环境应改用 provisioner 模式让沙箱在独立 Pod/容器里跑。进阶加固安全、持久化与运维以上三档共用的加固项集中在这里说一次按需取用。网络与密钥端口默认绑 127.0.0.1暴露前必须前置 TLS 与认证所有密钥只放.envconfig.yaml里用$VAR引用密钥文件权限保持 600。IM 渠道Telegram、Slack、飞书等都支持allowed_users白名单开放渠道先收紧再放开。数据与备份运行时数据集中在DEER_FLOW_HOME默认backend/.deer-flow会话数据库、认证密钥、运行日志都在里面。备份策略很直接——整个目录加数据库文件一起归档即可deploy.sh生成的两个密钥文件也在这里丢了登录态会全部失效。可观测与排障日志用make docker-logs或docker compose logs --tail 100 gateway出问题时跑make support-bundle它生成脱敏后的诊断摘要和证据包报障或自查都不用手动翻日志。扩缩容信号CPU 或内存长期贴顶时先降并发运行数再升一档配置确需多副本时按上一条的 worker 前置条件配齐 Postgres/Redis不要只改 worker 数。上线前检查清单全部勾选再放行流量缺任何一项都可能让用户第一次访问就撞上问题make doctor通过config.yaml至少配置了一个可用模型.env中所有被引用的环境变量都有真实值BIND_HOST已按暴露范围设置且 TLS/认证前置层就绪管理员账号已在首个访问时创建database.backend指向持久化后端DEER_FLOW_HOME已纳入备份沙箱模式确认生产不用 DooD改用 provisioner端口与防火墙规则核对只开必要端口日志命令make docker-logs验证能正常输出配置字段与部署细节的完整参考建议直接读仓库内的 backend/docs/CONFIGURATION.md 和 backend/docs/SETUP.md这里只留最短路径。【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 部署与落地指南：从克隆仓库到对外服务的 3 条路径
DeerFlow 部署与落地指南从克隆仓库到对外服务的 3 条路径【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 是一个开源的长时程 SuperAgent 运行框架子智能体、沙箱、记忆、技能与消息网关协作承接从几分钟到几小时的研究、编码和创作任务。这篇文章就是DeerFlow 部署指南主线只有一条你拿到仓库后怎么最快把它跑起来、并稳定地对外提供服务。先选档位三种规模三种部署方式拿到项目后别急着敲命令。先对照下面这张表定位自己后文每个档位都按「环境准备 → 最小可运行配置 → 启动与验证 → 常见坑」四步展开只读你那一档就够了。场景对应方式一条命令适合谁快速体验本地开发模式make dev想立刻跑通一个研究任务在自己电脑上试团队自用Docker 容器化部署make docker-start/make up内网多人共用不想折腾本机依赖对外服务生产 Docker 部署make up 公网暴露需要 7×24 在线、可访问的 DeerFlow 服务档位对应的机器规模官方给了明确基线本地体验 4 核 8G 起步Docker 开发 4 核 8G 25G 磁盘对外服务 8 核 16G 起步、推荐 16 核 32G。2 核 4G 基本不够用——沙箱容器和并发研究会先把内存吃满。快速体验本地开发环境怎么搭建环境准备本地模式要求 Node 22、pnpm、uv、nginx 和 Python 3.12版本要求与检查命令一一对应组件版本要求检查方式Node.js22node -vpnpm可用 corepack 自动拉起make check自动判断uv最新版uv --versionnginx任意稳定版nginx -vPython3.12由 uv 自动管理克隆仓库后先跑自检git clone https://gitcode.com/GitGitHub_Trending/de/deer-flow cd deer-flow make check为什么先跑make check它会逐项打印 OK/FAIL缺 nginx 或 Node 版本不够时直接给出安装提示比启动到一半报错好排查得多。预期输出是结尾一行「OK All dependencies are installed!」。最小可运行配置配置不用手写。跑交互式向导跟着选模型提供商、填 API key、挑沙箱模式即可make setup它会生成最小可用的config.yaml并把密钥写入根目录.env全程约两分钟。想手动精调的话改用make config复制完整模板逐项字段更多见仓库根目录的config.example.yaml。启动与验证make install # 装后端 前端依赖只需一次 make dev # 开发模式启动带热重载浏览器打开http://localhost:2026能看到登录页说明前端和网关都活了登录后发起一个任务答案以流式文本返回任务产物落在会话的/mnt/user-data/outputs目录。 不想每次手动装依赖的话make install之后改代码make dev会自动热重载不用重启。本地模式常见坑config.yaml不存在直接启动make dev会在自检阶段拒绝启动先跑make setup。pnpm 反复报版本错误项目通过 corepack 锁定版本用corepack enable或直接依赖make check的自动拉起别手动装别的 pnpm 版本。模型 key 没填导致任务中途失败界面能打开不等于能跑任务跑make doctor能直接指出哪个环境变量是空的。团队自用Docker 容器化部署内网给团队用推荐 Docker 方式环境一致、不污染个人电脑重启机器不用重装。环境准备只需 Docker Engine或 Docker Desktop和Compose v2.24确认方式docker compose version为什么卡这个版本旧版 Compose 解析不了docker/docker-compose-dev.yaml里的可选env_file语法会直接报 unknown flag。最小可运行配置配置文件和本地模式完全一致——仓库根目录的config.yaml.env。区别只在沙箱make docker-start会读取config.yaml里的sandbox配置自动决定要不要额外启动 provisioner 服务你不需要手工编排容器。启动与验证make docker-init # 拉取沙箱镜像仅首次 make docker-start # 启动全部服务 make docker-logs # 看日志预期看到 gateway、frontend、nginx 等容器全部 up然后访问http://localhost:2026。验证方法和本地模式相同登录 跑通一个任务。停服务用make docker-stop。Docker 模式常见坑Linux 下报 permission denied 访问 docker.sock把你的用户加进docker组后重新登录这是文档里被问得最多的问题。构建镜像慢受限网络下设置UV_INDEX_URL和NPM_REGISTRY指向国内镜像源再跑make docker-init。改了config.yaml没生效大部分配置下次访问即生效但 checkpoint 存储类参数是进程启动时冻结的必须重启容器。对外服务生产 Docker 部署给外部用户访问用生产模式镜像预先构建好、运行时不装依赖启动速度稳定。环境准备与团队自用相同Docker Compose v2.24外加一台 Linux 服务器。规模建议按官方基线8 核 16G 起步、40G 空闲磁盘如果同时自托管 LLM资源要另算。最小可运行配置生产部署只有三个增量配置# .env 示例只列关键项 PORT2026 # 对外端口 BIND_HOST0.0.0.0 # 默认 127.0.0.1 仅本机可达对外必须改 # BETTER_AUTH_SECRET # 首次 make up 自动生成并持久化一般不用手动填config.yaml里额外建议把database.backend设为sqlite或postgres——会话、检查点、应用数据都走这个库持久化部署不能留在内存里。其余字段保持向导生成的默认值即可更多选项见官方文档。启动与验证make up # 构建镜像 启动 make down # 停止并清理make up会阻塞等待 Gateway 的/health端点就绪后才返回成功超时则打印容器状态和最近的 Gateway 日志并以非零码退出失败原因当场可见。成功时输出的预期信息DeerFlow is running! Application: http://localhost:2026 API Gateway: http://localhost:2026/api/*⚠️ 如果改了BIND_HOST暴露到网络先在浏览器里完成管理员账号创建再放开外部访问——deploy 脚本检测到非回环绑定时会打印这条提醒别跳过。生产部署常见坑多 worker 直接改GATEWAY_WORKERSGateway 在进程内持有运行任务默认必须保持单 worker。要多副本需 Postgres Redis 流桥 心跳与 db 事件存储一起配齐单独加 worker 会出现任务投递错乱。公网裸奔默认 nginx 是同源的不做 CORS、不终止 TLS。对外必须前置你自己的 TLS 终结和认证层。沙箱模式选错DooD挂宿主机 Docker socket等于给容器 root 级宿主机权限生产环境应改用 provisioner 模式让沙箱在独立 Pod/容器里跑。进阶加固安全、持久化与运维以上三档共用的加固项集中在这里说一次按需取用。网络与密钥端口默认绑 127.0.0.1暴露前必须前置 TLS 与认证所有密钥只放.envconfig.yaml里用$VAR引用密钥文件权限保持 600。IM 渠道Telegram、Slack、飞书等都支持allowed_users白名单开放渠道先收紧再放开。数据与备份运行时数据集中在DEER_FLOW_HOME默认backend/.deer-flow会话数据库、认证密钥、运行日志都在里面。备份策略很直接——整个目录加数据库文件一起归档即可deploy.sh生成的两个密钥文件也在这里丢了登录态会全部失效。可观测与排障日志用make docker-logs或docker compose logs --tail 100 gateway出问题时跑make support-bundle它生成脱敏后的诊断摘要和证据包报障或自查都不用手动翻日志。扩缩容信号CPU 或内存长期贴顶时先降并发运行数再升一档配置确需多副本时按上一条的 worker 前置条件配齐 Postgres/Redis不要只改 worker 数。上线前检查清单全部勾选再放行流量缺任何一项都可能让用户第一次访问就撞上问题make doctor通过config.yaml至少配置了一个可用模型.env中所有被引用的环境变量都有真实值BIND_HOST已按暴露范围设置且 TLS/认证前置层就绪管理员账号已在首个访问时创建database.backend指向持久化后端DEER_FLOW_HOME已纳入备份沙箱模式确认生产不用 DooD改用 provisioner端口与防火墙规则核对只开必要端口日志命令make docker-logs验证能正常输出配置字段与部署细节的完整参考建议直接读仓库内的 backend/docs/CONFIGURATION.md 和 backend/docs/SETUP.md这里只留最短路径。【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