DeerFlow

活跃
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简介

字节跳动开源的长周期 SuperAgent 框架，支持研究、编码和创作任务，具备沙箱环境、记忆系统、工具调用和子 Agent 协同能力，可处理从分钟到小时级别的复杂任务。

核心特性

  • Super Agent 框架 — 编排子 Agent、记忆系统和沙箱环境执行从分钟到小时级的复杂长周期任务
  • 可扩展技能系统 — 基于技能的模块化架构，支持自定义技能扩展 Agent 能力边界
  • 沙箱代码执行 — 内置安全沙箱环境，Agent 可在隔离环境中安全执行代码和文件操作
  • 长期记忆系统 — 跨会话的记忆持久化，让 Agent 在多轮交互中保持上下文连贯性
  • 上下文工程 — 精细的上下文管理与编排，优化长任务中的信息传递和状态维护
  • 多模型与多提供商 — 支持 OpenAI、Anthropic、Gemini、OpenRouter、vLLM 等多种 LLM 提供商

适用场景

💡 深度研究任务自动化，Agent 自主进行多轮搜索、阅读、分析和综合报告撰写
💡 复杂编码项目开发，Agent 在沙箱中编写、测试和迭代代码直到完成完整功能
💡 内容创作工作流，编排多个子 Agent 协作完成从调研到成稿的全流程内容生产
💡 企业知识管理，利用长期记忆构建持续学习和积累的组织级知识 Agent
💡 数据分析报告生成，Agent 自主执行数据处理、统计分析和可视化报告输出

标签

super-agent multi-agent research coding sandbox python bytedance

分类

⚡ Agent 工具 🏗️ 沙箱执行

快速开始

# 克隆项目
git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git
cd deer-flow

# 运行交互式配置向导
make setup

# 使用 Docker 启动
make docker-up
# 或本地开发模式
make dev

# 验证配置
make doctor
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