DeerFlow 部署指南从 clone 到上线只需三步【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 部署的最短路径是一次 clone、一个向导、一条启动命令。它看起来像一堆微服务实际就是一个 nginx 入口加前后端两个主服务默认端口 2026。想自建一个能干活的多智能体平台或者拿它做二次开发底子按下面的走几分钟就能跑起来。它是什么 适合谁DeerFlow 是一个开源的长时程 SuperAgent 框架harness你丢给它一个任务它会调度子智能体、长期记忆、沙箱和技能skills完成从几分钟到几小时不等的研究、编码和创作类任务。核心能力关键词子智能体编排、沙箱执行、长期记忆、技能扩展、IM 消息网关。一句话判断需要自建、可改造的多智能体平台往下看只想要一个单轮问答聊天框那它对你就是杀鸡用牛刀别浪费时间。三分钟内跑起来前置要求Python 3.12、Node 22外加 uv 和 pnpm。不确定装没装齐没关系clone 完先跑make check它会直接告诉你缺什么。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deer-flow cd deer-flow make setup # 交互式向导约 2 分钟 make install # 装后端 前端依赖 make dev # 启动全部服务验证成功的标志浏览器打开http://localhost:2026看到聊天界面左侧是 New chat 和 Chats 列表再顺手跑一遍make doctor全绿就可以放心玩了。只想临时体验十分钟的话上面这段就够想停掉服务用make stop。核心配置只动这 3 项别背配置文件make setup已经帮你生成了最小可用的config.yaml和.env。只需要确认三件事LLM 密钥必配。模型能力全靠它key 写在.env模型定义写在config.yaml。不配的话服务能起但所有涉及模型的调用全部报错。长这样models: - name: deepseek display_name: DeepSeek-V3 use: langchain_openai:ChatOpenAI model: deepseek-chat api_key: $DEEPSEEK_API_KEY base_url: https://api.deepseek.com沙箱模式决定能力边界。DeerFlow 的 agent 会执行命令、写文件向导里会让你选沙箱方式Docker 容器或本地模式。不选清楚涉及执行的任务要么跑不起来要么直接污染宿主机。联网搜索可选可跳过。默认自带 DuckDuckGo 搜索工具不需要任何 API key追求效果更好再换 Tavily、Brave 之类key 同样放.env。多模型切换、vLLM 自托管、链路追踪这类高级项等你真用到了再翻config.example.yaml现在别碰。三种典型部署场景按需选场景一条命令适合A 本机试跑make dev自己玩要热重载B 小团队 / 内部用make docker-start一台服务器几个人共享C 上云 / 生产make up长期在线要稳定场景 A只想在本机试跑上一节的五条命令就是全部make stop停掉、想玩再开。如果你不需要这个场景直接跳到下一节。场景 B给小团队 / 内部用思路是 Docker Compose一组容器挂一个共享网络对外只露 2026 一个端口关键骨架长这样services: nginx: # 统一入口 :2026 frontend: # Next.js gateway: # FastAPI agent 运行时 redis: # SSE 流桥先make docker-init拉沙箱镜像只需一次再make docker-start日志用make docker-logs看。如果你不需要这个场景直接跳到下一节。场景 C要上云 / 生产make up会本地构建镜像并启动全部服务Gateway 健康检查通过才算启动成功。上生产前重点盯四件事资源长期在线官方建议 8 核 16G 起步、16 核 32G 更稳本机试跑 4 核 8G 就够。持久化把database.backend指到 sqlite 或 postgres否则对话和记忆随容器一起消失。密钥BETTER_AUTH_SECRET是生产必填项各类 API key 一律进.env别硬编码进配置。网络默认只绑定 127.0.0.1。DeerFlow 的 agent 能执行命令要对外暴露必须挂在自有 TLS 和鉴权之后再把BIND_HOST放开别直接裸奔公网。如果你不需要这个场景直接跳到下一节。常见卡点怎么绕过去现象make check或make dev起不来提示缺 Node / uv。原因环境不达标。修复按提示装齐Python 3.12、Node 22再跑一次make check。现象Linux 上 docker 命令报permission denied ... docker.sock。原因当前用户不在 docker 组。修复usermod -aG docker $user重新登录后重试。现象90% 的人卡在这一步——界面打开了但发消息必挂模型错误。原因向导没选模型或.env里 key 填错。修复重跑make setup重新选一遍或者用make doctor逐项体检。现象Docker 构建镜像慢到怀疑人生。原因默认的 uv / npm 上游源访问慢。修复构建前export UV_INDEX_URL和NPM_REGISTRY指向国内镜像再重试。到这里从 clone 到上线的路径就齐了按你的场景挑一条走就行。【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 部署指南：从 clone 到上线，只需三步
DeerFlow 部署指南从 clone 到上线只需三步【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 部署的最短路径是一次 clone、一个向导、一条启动命令。它看起来像一堆微服务实际就是一个 nginx 入口加前后端两个主服务默认端口 2026。想自建一个能干活的多智能体平台或者拿它做二次开发底子按下面的走几分钟就能跑起来。它是什么 适合谁DeerFlow 是一个开源的长时程 SuperAgent 框架harness你丢给它一个任务它会调度子智能体、长期记忆、沙箱和技能skills完成从几分钟到几小时不等的研究、编码和创作类任务。核心能力关键词子智能体编排、沙箱执行、长期记忆、技能扩展、IM 消息网关。一句话判断需要自建、可改造的多智能体平台往下看只想要一个单轮问答聊天框那它对你就是杀鸡用牛刀别浪费时间。三分钟内跑起来前置要求Python 3.12、Node 22外加 uv 和 pnpm。不确定装没装齐没关系clone 完先跑make check它会直接告诉你缺什么。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deer-flow cd deer-flow make setup # 交互式向导约 2 分钟 make install # 装后端 前端依赖 make dev # 启动全部服务验证成功的标志浏览器打开http://localhost:2026看到聊天界面左侧是 New chat 和 Chats 列表再顺手跑一遍make doctor全绿就可以放心玩了。只想临时体验十分钟的话上面这段就够想停掉服务用make stop。核心配置只动这 3 项别背配置文件make setup已经帮你生成了最小可用的config.yaml和.env。只需要确认三件事LLM 密钥必配。模型能力全靠它key 写在.env模型定义写在config.yaml。不配的话服务能起但所有涉及模型的调用全部报错。长这样models: - name: deepseek display_name: DeepSeek-V3 use: langchain_openai:ChatOpenAI model: deepseek-chat api_key: $DEEPSEEK_API_KEY base_url: https://api.deepseek.com沙箱模式决定能力边界。DeerFlow 的 agent 会执行命令、写文件向导里会让你选沙箱方式Docker 容器或本地模式。不选清楚涉及执行的任务要么跑不起来要么直接污染宿主机。联网搜索可选可跳过。默认自带 DuckDuckGo 搜索工具不需要任何 API key追求效果更好再换 Tavily、Brave 之类key 同样放.env。多模型切换、vLLM 自托管、链路追踪这类高级项等你真用到了再翻config.example.yaml现在别碰。三种典型部署场景按需选场景一条命令适合A 本机试跑make dev自己玩要热重载B 小团队 / 内部用make docker-start一台服务器几个人共享C 上云 / 生产make up长期在线要稳定场景 A只想在本机试跑上一节的五条命令就是全部make stop停掉、想玩再开。如果你不需要这个场景直接跳到下一节。场景 B给小团队 / 内部用思路是 Docker Compose一组容器挂一个共享网络对外只露 2026 一个端口关键骨架长这样services: nginx: # 统一入口 :2026 frontend: # Next.js gateway: # FastAPI agent 运行时 redis: # SSE 流桥先make docker-init拉沙箱镜像只需一次再make docker-start日志用make docker-logs看。如果你不需要这个场景直接跳到下一节。场景 C要上云 / 生产make up会本地构建镜像并启动全部服务Gateway 健康检查通过才算启动成功。上生产前重点盯四件事资源长期在线官方建议 8 核 16G 起步、16 核 32G 更稳本机试跑 4 核 8G 就够。持久化把database.backend指到 sqlite 或 postgres否则对话和记忆随容器一起消失。密钥BETTER_AUTH_SECRET是生产必填项各类 API key 一律进.env别硬编码进配置。网络默认只绑定 127.0.0.1。DeerFlow 的 agent 能执行命令要对外暴露必须挂在自有 TLS 和鉴权之后再把BIND_HOST放开别直接裸奔公网。如果你不需要这个场景直接跳到下一节。常见卡点怎么绕过去现象make check或make dev起不来提示缺 Node / uv。原因环境不达标。修复按提示装齐Python 3.12、Node 22再跑一次make check。现象Linux 上 docker 命令报permission denied ... docker.sock。原因当前用户不在 docker 组。修复usermod -aG docker $user重新登录后重试。现象90% 的人卡在这一步——界面打开了但发消息必挂模型错误。原因向导没选模型或.env里 key 填错。修复重跑make setup重新选一遍或者用make doctor逐项体检。现象Docker 构建镜像慢到怀疑人生。原因默认的 uv / npm 上游源访问慢。修复构建前export UV_INDEX_URL和NPM_REGISTRY指向国内镜像再重试。到这里从 clone 到上线的路径就齐了按你的场景挑一条走就行。【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