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🦌 DeerFlow - 2.0 · 多租户改造

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DeerFlow（Deep Exploration and Efficient Research Flow）是一个开源的 super agent harness：它把 sub-agents、memory、sandbox 组织在一起，再配合可扩展的 skills，让 agent 可以完成几乎任何事情。

Important

本分支（docs/multi-tenant-redesign）是 DeerFlow 的多租户改造主线。 在保留原有 super agent harness 全部能力的基础上，引入了 workspace 租户模型、Postgres 为默认后端、带 workspace_id 的行级数据隔离、扩展后的 JWT（带 wid/role）、per-workspace 的文件系统布局、Headless API schema 底座，以及 apps/ 上层应用脚手架。下面的 多租户改造 一节是阅读本仓库的入口。

Note

DeerFlow 2.0 是一次彻底重写。 它和 v1 没有共用代码。如果你要找的是最初的 Deep Research 框架，可以前往 1.x 分支。

https://github.com/user-attachments/assets/a8bcadc4-e040-4cf2-8fda-dd768b999c18

多租户改造（本分支主线）

DeerFlow 原本面向"单机可信环境、单用户"。本分支按"以个人用户为主、少量小团队，统一只有 workspace 概念（个人 = 1 人 workspace），中心化 SaaS 为主线"的目标，把租户能力分 Stage 0–4 渐进落地。目前 Stage 0（底座）工程层面已全部合入。

Stage 0 已落地的能力

能力	说明	落点
workspace 租户模型	新增 workspaces + workspace_memberships 两张表与仓储；每个用户注册时自动建 1 人 workspace（owner=自己）；slug 唯一、黑名单校验。	persistence/workspace*
Postgres 成为默认后端	config.example.yaml / .env.example / make dev / make doctor 默认走 Postgres，与生产对齐；SQLite 保留为离线开发兜底。	见 数据库后端
行级数据隔离	4 张业务表（threads_meta / runs / run_events / feedback）加 workspace_id 列（NOT NULL + UNIQUE(workspace_id, thread_id) 兜底），入口路由按 (workspace_id, thread_id) 强校验，跨 workspace 访问必 404。	persistence/*、Gateway routers
扩展后的 JWT	TokenPayload 一次到位为 {sub, wid, role, exp, iat, ver}；登录 / 改密 / /auth/me 全部带上 workspace 与角色；旧版 4 字段 JWT 被识别为 WORKSPACE_MISSING 并要求重登。	app/gateway/auth/
per-workspace 文件系统	运行期状态从 users/{uid}/... 迁移到 workspaces/{wid}/threads/{tid}/...，提供 make migrate-paths 迁移脚本（支持 DRY_RUN=1 预览）。	config/paths.py、thread_data_middleware.py
边界扫描围栏	CI 静态扫描禁止任何路径绕过入口直连 LangGraph checkpoint/store，确保隔离不被旁路。	tests/boundary_allowlist.toml、test_workspace_boundary*.py
Headless API schema 底座	预建 service_accounts / api_keys（dfk_live_* / dfk_test_*）/ external_users 三张表（schema-only），为 Stage 1 的无人值守接入做准备。	persistence/{service_account,api_key,external_user}
Alembic 迁移 + 回填	0001→0003 迁移链 + backfill_workspace_id.py 回填脚本，dev 用 create_all() 自愈、生产用迁移。	persistence/migrations/

数据库的事实参考（10 张表全字段 / 外键 / 索引）见 database-schema-as-built.zh-CN.md。

路线图：Stage 0–4

Stage	目标	关键内容	状态
0	workspace 模型立起来 + Postgres 切换 + auth 收紧	上表全部	✅ 工程层面已合入（业务门 / live 验证待跟进）
1	第一批付费客户 + 业务系统集成（双轨并行）	quota + 计费 + AioSandbox 轻量加固；Headless API（Pattern A/B）接通 PR8 三张表	🔜 已具备底座
2	增长期，安全与隔离深化	DeerFlow 自有表启用 RLS、KMS、ObjectStorage、完整 RBAC + invitation	📋 规划中
3	成熟期，K8s 隔离 + BYO	K8s namespace + NetworkPolicy、BYO LLM key、audit DB 拆分	📋 规划中
4	企业化，按需开启	SSO、自定义域名、per-tenant DB、gVisor/Kata、合规审计	📋 按合同

多租户文档入口

• 汇总索引（先读这个）：docs/multi-tenant-redesign/README.zh-CN.md
• 现状架构鸟瞰：00-current-state/architecture-overview.zh-CN.md
• 决策（7 份 ADR + spike + 审计）：01-redesign/
• Stage 0 schema 锁定版 / 落地版：workspace-schema-design · database-schema-as-built
• 落地路线 + 集成轨道：02-rollout/
• Stage 0 进度面板（权威"现在到哪了"）：03-impl/STATUS.md

官网

想了解更多，或者直接看真实演示，可以访问官网。

字节跳动火山引擎方舟 Coding Plan

• 我们推荐使用 Doubao-Seed-2.0-Code、DeepSeek v3.2 和 Kimi 2.5 运行 DeerFlow
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    • 数据库后端
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      • 部署建议与资源规划
      • 方式一：Docker（推荐）
      • 方式二：本地开发
    • 进阶配置
      • Sandbox 模式
      • MCP Server
      • IM 渠道
      • LangSmith 链路追踪
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  • 核心特性
    • Skills 与 Tools
      • Claude Code 集成
    • Sub-Agents
    • Sandbox 与文件系统
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  • 在 DeerFlow 之上构建应用（apps/）
  • 内嵌 Python Client
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  • 许可证
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快速开始

配置

1. 克隆 DeerFlow 仓库

   git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git
   cd deer-flow
   

2. 生成本地配置文件

   在项目根目录（deer-flow/）执行：

   make config
   

   这个命令会基于示例模板生成本地配置文件。

3. 配置你要使用的模型

   编辑 config.yaml，至少定义一个模型：

   models:
     - name: gpt-4                       # 内部标识
       display_name: GPT-4               # 展示名称
       use: langchain_openai:ChatOpenAI  # LangChain 类路径
       model: gpt-4                      # API 使用的模型标识
       api_key: $OPENAI_API_KEY          # API key（推荐使用环境变量）
       max_tokens: 4096                  # 单次请求最大 tokens
       temperature: 0.7                  # 采样温度
   
     - name: openrouter-gemini-2.5-flash
       display_name: Gemini 2.5 Flash (OpenRouter)
       use: langchain_openai:ChatOpenAI
       model: google/gemini-2.5-flash-preview
       api_key: $OPENAI_API_KEY          # 这里 OpenRouter 依然沿用 OpenAI 兼容字段名
       base_url: https://openrouter.ai/api/v1
   

   OpenRouter 以及类似的 OpenAI 兼容网关，建议通过 langchain_openai:ChatOpenAI 配合 base_url 来配置。如果你更想用 provider 自己的环境变量名，也可以直接把 api_key 指向对应变量，例如 api_key: $OPENROUTER_API_KEY。

4. 为已配置的模型设置 API key

   可任选以下一种方式：

• 方式 A：编辑项目根目录下的 .env 文件（推荐）

  TAVILY_API_KEY=your-tavily-api-key
  OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
  # 如果配置使用的是 langchain_openai:ChatOpenAI + base_url，OpenRouter 也会读取 OPENAI_API_KEY
  # 其他 provider 的 key 按需补充
  INFOQUEST_API_KEY=your-infoquest-api-key
  

• 方式 B：在 shell 中导出环境变量

  export OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
  

• 方式 C：直接编辑 config.yaml（不建议用于生产环境）

  models:
    - name: gpt-4
      api_key: your-actual-api-key-here  # 替换为真实 key
  

数据库后端

多租户改造后，Stage 0+ 默认后端是 Postgres（与生产对齐，并为后续 RLS 留好空间）。config.example.yaml 默认带：

database:
  backend: postgres
  postgres_url: $DATABASE_URL

在 .env 中设置 DATABASE_URL：

DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://deerflow:deerflow_dev@localhost:5432/deerflow
# 远程 RDS / Cloud SQL 示例：
# DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://USER:PASSWORD@HOST:5432/DBNAME

启动本地 Postgres 开发容器：

docker compose -f docker/docker-compose-dev.yaml up -d postgres

• make doctor 会报告当前配置的后端、尝试 asyncpg 连接，并给出可执行的修复建议。
• make dev 在启动各服务前会先 preflight Postgres 可达性；DATABASE_URL 不可达时直接中止。
• dev 启动时用 Base.metadata.create_all() 自动建缺失的表（不改已存在的表）；生产用 Alembic 迁移（backend/packages/harness/deerflow/persistence/migrations/）。目标库不存在时会自动 CREATE DATABASE 后重试。

离线开发（SQLite 兜底）

如果你不想起 Postgres，把 config.yaml 改成：

database:
  backend: sqlite
  sqlite_dir: .deer-flow/data

SQLite 仍是合法的离线开发后端；但 RLS / 多节点等 Stage 2+ 能力需要 Postgres。

运行应用

部署建议与资源规划

可以先按下面的资源档位来选择 DeerFlow 的运行方式：

部署场景	起步配置	推荐配置	说明
本地体验 / make dev	4 vCPU、8 GB 内存、20 GB SSD 可用空间	8 vCPU、16 GB 内存	适合单个开发者或单个轻量会话，且模型走外部 API。2 核 / 4 GB 通常跑不稳。
Docker 开发 / make docker-start	4 vCPU、8 GB 内存、25 GB SSD 可用空间	8 vCPU、16 GB 内存	镜像构建、源码挂载和 sandbox 容器都会比纯本地模式更吃资源。
长期运行服务 / make up	8 vCPU、16 GB 内存、40 GB SSD 可用空间	16 vCPU、32 GB 内存	更适合共享环境、多 agent 任务、报告生成或更重的 sandbox 负载。

• 上面的配置只覆盖 DeerFlow 本身；如果你还要本机部署本地大模型，请单独为模型服务预留资源。
• 持续运行的服务更推荐使用 Linux + Docker。macOS 和 Windows 更适合作为开发机或体验环境。
• 如果 CPU 或内存长期打满，先降低并发会话或重任务数量，再考虑升级到更高一档配置。

方式一：Docker（推荐）

开发模式（支持热更新，挂载源码）：

make docker-init    # 拉取 sandbox 镜像（首次运行或镜像更新时执行）
make docker-start   # 启动服务（会根据 config.yaml 自动判断 sandbox 模式）

如果 config.yaml 使用的是 provisioner 模式（sandbox.use: deerflow.community.aio_sandbox:AioSandboxProvider 且配置了 provisioner_url），make docker-start 才会启动 provisioner。

生产模式（本地构建镜像，并挂载运行期配置与数据）：

make up     # 构建镜像并启动全部生产服务
make down   # 停止并移除容器

Note

当前 LangGraph agent server 通过开源 CLI 服务 langgraph dev 运行。

访问地址：http://localhost:2026

更完整的 Docker 开发说明见 CONTRIBUTING.md。

方式二：本地开发

如果你更希望直接在本地启动各个服务：

前提：先完成上面的"配置"步骤（make config、模型 API key、DATABASE_URL）。make dev 需要有效配置文件，默认读取项目根目录下的 config.yaml。可以用 DEER_FLOW_PROJECT_ROOT 显式指定项目根目录，也可以用 DEER_FLOW_CONFIG_PATH 指向某个具体配置文件。运行期状态默认写到项目根目录下的 .deer-flow，可用 DEER_FLOW_HOME 覆盖；skills 默认读取项目根目录下的 skills/，可用 DEER_FLOW_SKILLS_PATH 覆盖。 在 Windows 上，请使用 Git Bash 运行本地开发流程。基于 bash 的服务脚本不支持直接在原生 cmd.exe 或 PowerShell 中执行，且 WSL 也不保证可用，因为部分脚本依赖 Git for Windows 的 cygpath 等工具。

1. 检查依赖环境：

   make check  # 校验 Node.js 22+、pnpm、uv、nginx
   

2. 安装依赖：

   make install  # 安装 backend + frontend 依赖
   

3. （可选）预拉取 sandbox 镜像：

   # 如果使用 Docker / Container sandbox，建议先执行
   make setup-sandbox
   

4. 启动服务：

   make dev
   

5. 访问地址：http://localhost:2026

Tip

make dev 是前台阻塞运行。日常调试更顺手的是仓库根 scripts/ 下两个生命周期脚本（子命令统一为 start / stop / restart / status / logs / run）：

• scripts/dev-gateway.sh — 只起 Gateway（http://localhost:8001），起得快，适合调后端 API / 接入示例。
• scripts/dev-full.sh — Gateway + 前端 + nginx（http://localhost:2026），连前端一起调。

例如 ./scripts/dev-gateway.sh start、./scripts/dev-gateway.sh logs、SKIP_INSTALL=1 ./scripts/dev-full.sh start。详见 apps/README.md。

Note

把历史的 users/ 目录树迁移到新的 per-workspace 布局：make migrate-paths（加 DRY_RUN=1 仅预览，DEFAULT_WORKSPACE=<wid> 指定未分配用户的归属 workspace）。

进阶配置

Sandbox 模式

DeerFlow 支持多种 sandbox 执行方式：

• 本地执行（直接在宿主机上运行 sandbox 代码）
• Docker 执行（在隔离的 Docker 容器里运行 sandbox 代码）
• Docker + Kubernetes 执行（通过 provisioner 服务在 Kubernetes Pod 中运行 sandbox 代码）

Docker 开发时，服务启动行为会遵循 config.yaml 里的 sandbox 模式。在 Local / Docker 模式下，不会启动 provisioner。

如果要配置你自己的模式，参见 Sandbox 配置指南。

MCP Server

DeerFlow 支持可配置的 MCP Server 和 skills，用来扩展能力。 对于 HTTP/SSE MCP Server，还支持 OAuth token 流程（client_credentials、refresh_token）。 详细说明见 MCP Server 指南。

IM 渠道

DeerFlow 支持从即时通讯应用接收任务。只要配置完成，对应渠道会自动启动，而且都不需要公网 IP。

渠道	传输方式	上手难度
Telegram	Bot API（long-polling）	简单
Slack	Socket Mode	中等
Feishu / Lark	WebSocket	中等
企业微信智能机器人	WebSocket	中等
钉钉	Stream Push（WebSocket）	中等

config.yaml 中的配置示例：

channels:
  # LangGraph Server URL（默认：http://localhost:2024）
  langgraph_url: http://localhost:2024
  # Gateway API URL（默认：http://localhost:8001）
  gateway_url: http://localhost:8001

  # 可选：所有移动端渠道共用的全局 session 默认值
  session:
    assistant_id: lead_agent  # 也可以填自定义 agent 名；渠道层会自动转换为 lead_agent + agent_name
    config:
      recursion_limit: 100
    context:
      thinking_enabled: true
      is_plan_mode: false
      subagent_enabled: false

  feishu:
    enabled: true
    app_id: $FEISHU_APP_ID
    app_secret: $FEISHU_APP_SECRET
    # domain: https://open.feishu.cn       # 国内版（默认）
    # domain: https://open.larksuite.com   # 国际版

  wecom:
    enabled: true
    bot_id: $WECOM_BOT_ID
    bot_secret: $WECOM_BOT_SECRET

  slack:
    enabled: true
    bot_token: $SLACK_BOT_TOKEN     # xoxb-...
    app_token: $SLACK_APP_TOKEN     # xapp-...（Socket Mode）
    allowed_users: []               # 留空表示允许所有人

  telegram:
    enabled: true
    bot_token: $TELEGRAM_BOT_TOKEN
    allowed_users: []               # 留空表示允许所有人

    # 可选：按渠道 / 按用户单独覆盖 session 配置
    session:
      assistant_id: mobile-agent  # 这里同样支持自定义 agent 名
      context:
        thinking_enabled: false
      users:
        "123456789":
          assistant_id: vip-agent
          config:
            recursion_limit: 150
          context:
            thinking_enabled: true
            subagent_enabled: true

  dingtalk:
    enabled: true
    client_id: $DINGTALK_CLIENT_ID             # 钉钉开放平台 ClientId
    client_secret: $DINGTALK_CLIENT_SECRET     # 钉钉开放平台 ClientSecret
    allowed_users: []                          # 留空表示允许所有人
    card_template_id: ""                       # 可选：AI 卡片模板 ID，用于流式打字机效果

说明：

• assistant_id: lead_agent 会直接调用默认的 LangGraph assistant。
• 如果 assistant_id 填的是自定义 agent 名，DeerFlow 仍然会走 lead_agent，同时把该值注入为 agent_name，这样 IM 渠道也会生效对应 agent 的 SOUL 和配置。

在 .env 里设置对应的 API key：

# Telegram
TELEGRAM_BOT_TOKEN=123456789:ABCdefGHIjklMNOpqrSTUvwxYZ

# Slack
SLACK_BOT_TOKEN=xoxb-...
SLACK_APP_TOKEN=xapp-...

# Feishu / Lark
FEISHU_APP_ID=cli_xxxx
FEISHU_APP_SECRET=your_app_secret

# 企业微信智能机器人
WECOM_BOT_ID=your_bot_id
WECOM_BOT_SECRET=your_bot_secret

# 钉钉
DINGTALK_CLIENT_ID=your_client_id
DINGTALK_CLIENT_SECRET=your_client_secret

Telegram 配置

1. 打开 @BotFather，发送 /newbot，复制生成的 HTTP API token。
2. 在 .env 中设置 TELEGRAM_BOT_TOKEN，并在 config.yaml 里启用该渠道。

Slack 配置

1. 前往 api.slack.com/apps 创建 Slack App：Create New App → From scratch。
2. 在 OAuth & Permissions 中添加 Bot Token Scopes：app_mentions:read、chat:write、im:history、im:read、im:write、files:write。
3. 启用 Socket Mode，生成带 connections:write 权限的 App-Level Token（xapp-...）。
4. 在 Event Subscriptions 中订阅 bot events：app_mention、message.im。
5. 在 .env 中设置 SLACK_BOT_TOKEN 和 SLACK_APP_TOKEN，并在 config.yaml 中启用该渠道。

Feishu / Lark 配置

1. 在 飞书开放平台 创建应用，并启用 Bot 能力。
2. 添加权限：im:message、im:message.p2p_msg:readonly、im:resource。
3. 在 事件订阅 中订阅 im.message.receive_v1，连接方式选择 长连接。
4. 复制 App ID 和 App Secret，在 .env 中设置 FEISHU_APP_ID 和 FEISHU_APP_SECRET，并在 config.yaml 中启用该渠道。

企业微信智能机器人配置

1. 在企业微信智能机器人平台创建机器人，获取 bot_id 和 bot_secret。
2. 在 config.yaml 中启用 channels.wecom，并填入 bot_id / bot_secret。
3. 在 .env 中设置 WECOM_BOT_ID 和 WECOM_BOT_SECRET。
4. 安装后端依赖时确保包含 wecom-aibot-python-sdk，渠道会通过 WebSocket 长连接接收消息，无需公网回调地址。
5. 当前支持文本、图片和文件入站消息；agent 生成的最终图片/文件也会回传到企业微信会话中。

钉钉配置

1. 在 钉钉开放平台 创建应用，并启用 机器人 能力。
2. 在机器人配置页面设置消息接收模式为 Stream模式。
3. 复制 Client ID 和 Client Secret，在 .env 中设置 DINGTALK_CLIENT_ID 和 DINGTALK_CLIENT_SECRET，并在 config.yaml 中启用该渠道。
4. （可选） 如需开启流式 AI 卡片回复（打字机效果），请在钉钉卡片平台创建 AI 卡片模板，然后在 config.yaml 中将 card_template_id 设为该模板 ID。同时需要申请 Card.Streaming.Write 和 Card.Instance.Write 权限。

命令

渠道连接完成后，你可以直接在聊天窗口里和 DeerFlow 交互：

命令	说明
/new	开启新对话
/status	查看当前 thread 信息
/models	列出可用模型
/memory	查看 memory
/help	查看帮助

没有命令前缀的消息会被当作普通聊天处理。DeerFlow 会自动创建 thread，并以对话方式回复。

LangSmith 链路追踪

DeerFlow 内置了 LangSmith 集成，用于可观测性。启用后，所有 LLM 调用、agent 运行和工具执行都会被追踪，并在 LangSmith 仪表盘中展示。

在 .env 文件中添加以下配置：

LANGSMITH_TRACING=true
LANGSMITH_ENDPOINT=https://api.smith.langchain.com
LANGSMITH_API_KEY=lsv2_pt_xxxxxxxxxxxxxxxx
LANGSMITH_PROJECT=xxx

Docker 部署时，追踪默认关闭。在 .env 中设置 LANGSMITH_TRACING=true 和 LANGSMITH_API_KEY 即可启用。

多租户架构详解

这一节展开 多租户改造 里 Stage 0 已落地的实现细节。完整决策与路线见 docs/multi-tenant-redesign/。

workspace 是唯一的隔离粒度。 个人用户 = 1 人 workspace，小团队 = 多人 workspace。骨架是两条主线：

1. 租户骨架：users ↔ workspaces（多对多经 workspace_memberships）。每个用户注册时自动建 1 人 workspace（owner=自己），slug 唯一且过黑名单校验。
2. 业务数据：threads_meta → runs → run_events / feedback，全部挂 workspace_id（行级隔离），workspace 删除时级联清空。

数据隔离怎么做的。 DeerFlow 自有表走行级 workspace_id + UNIQUE(workspace_id, thread_id) 兜底；入口路由（threads.py / thread_runs.py）按 (workspace_id, thread_id) 强校验，跨 workspace 访问必返 404。LangGraph 自己的 checkpointer / store 表（langgraph-checkpoint-postgres==3.0.5 无 connection_factory，无法注入 RLS）则走应用层强校验，并由 CI 静态扫描（tests/boundary_allowlist.toml）禁止任何路径绕过入口直连这些表。

身份与会话。 JWT TokenPayload 一次到位为 {sub, wid, role, exp, iat, ver}：

• wid — 当前 workspace；role — workspace 内角色（Stage 0 简化为 owner-only，Stage 2 扩到 owner/admin/member）。
• ver — token_version，bump 后旧 token 全失效。
• 旧版 4 字段 JWT 会被识别为 WORKSPACE_MISSING 并要求重登；登录 / 改密 / /auth/me 都会带上 workspace 与角色（/auth/me 返回 workspaces[]，含 id/name/slug/role）。

文件系统布局。 运行期状态按 workspace 分目录：

${DEER_FLOW_HOME:-./.deer-flow}/
└── workspaces/
    └── {workspace_id}/
        ├── threads/{thread_id}/...   ← 每个 thread 的 sandbox / 产物
        └── users/{user_id}/...       ← 用户级状态

历史的 users/{uid}/... 布局用 make migrate-paths（DRY_RUN=1 预览）迁移过来。

Headless API schema 底座（Stage 0 末预建，schema-only）。 为 Stage 1 的无人值守 / 业务系统接入准备：

• service_accounts — workspace 内的非人身份，带 identity_mode 三态（collapsed / external_passthrough / both）。
• api_keys — service account 的凭证，格式 dfk_live_* / dfk_test_*，key_prefix 全局唯一 + 部分索引 WHERE revoked_at IS NULL。
• external_users — passthrough 终端身份，(service_account_id, external_id) 复合唯一。

⚠️ Stage 0 只建表，API Key 鉴权中间件尚未接入。外部系统当前只能走会话 cookie（见 apps/README.md 的鉴权说明）；等 Authorization: Bearer dfk_live_... 在 Stage 1 落地后再补无人值守接入。

核心特性

Skills 与 Tools

Skills 是 DeerFlow 能做"几乎任何事"的关键。

标准的 Agent Skill 是一种结构化能力模块，通常就是一个 Markdown 文件，里面定义了工作流、最佳实践，以及相关的参考资源。DeerFlow 自带一批内置 skills，覆盖研究、报告生成、演示文稿制作、网页生成、图像和视频生成等场景。真正有意思的地方在于它的扩展性：你可以加自己的 skills，替换内置 skills，或者把多个 skills 组合成复合工作流。

Skills 采用按需渐进加载，不会一次性把所有内容都塞进上下文。只有任务确实需要时才加载，这样能把上下文窗口控制得更干净，也更适合对 token 比较敏感的模型。

通过 Gateway 安装 .skill 压缩包时，DeerFlow 会接受标准的可选 frontmatter 元数据，比如 version、author、compatibility，不会把本来合法的外部 skill 拒之门外。

Tools 也是同样的思路。DeerFlow 自带一组核心工具：网页搜索、网页抓取、文件操作、bash 执行；同时也支持通过 MCP Server 和 Python 函数扩展自定义工具。你可以替换任何一项，也可以继续往里加。

# sandbox 容器内的路径
/mnt/skills/public
├── research/SKILL.md
├── report-generation/SKILL.md
├── slide-creation/SKILL.md
├── web-page/SKILL.md
└── image-generation/SKILL.md

/mnt/skills/custom
└── your-custom-skill/SKILL.md      ← 你的 skill

Claude Code 集成

借助 claude-to-deerflow skill，你可以直接在 Claude Code 里和正在运行的 DeerFlow 实例交互。不用离开终端，就能下发研究任务、查看状态、管理 threads。

安装这个 skill：

npx skills add https://github.com/bytedance/deer-flow --skill claude-to-deerflow

然后确认 DeerFlow 已经启动（默认地址是 http://localhost:2026），在 Claude Code 里使用 /claude-to-deerflow 命令即可。完整 API 说明见 skills/public/claude-to-deerflow/SKILL.md。

Sub-Agents

复杂任务通常不可能一次完成，DeerFlow 会先拆解，再执行。

lead agent 可以按需动态拉起 sub-agents。每个 sub-agent 都有自己独立的上下文、工具和终止条件。只要条件允许，它们就会并行运行，返回结构化结果，最后再由 lead agent 汇总成一份完整输出。

这也是 DeerFlow 能处理从几分钟到几小时任务的原因。比如一个研究任务，可以拆成十几个 sub-agents，分别探索不同方向，最后合并成一份报告，或者一个网站，或者一套带生成视觉内容的演示文稿。一个 harness，多路并行。

Sandbox 与文件系统

DeerFlow 不只是"会说它能做"，它是真的有一台自己的"电脑"。

每个任务都运行在隔离的 Docker 容器里，里面有完整的文件系统，包括 skills、workspace、uploads、outputs。agent 可以读写和编辑文件，可以执行 bash 命令和代码，也可以查看图片。整个过程都在 sandbox 内完成，可审计、会隔离，不会在不同 session 之间互相污染。

# sandbox 容器内的路径
/mnt/user-data/
├── uploads/          ← 你的文件
├── workspace/        ← agents 的工作目录
└── outputs/          ← 最终交付物

Context Engineering

隔离的 Sub-Agent Context：每个 sub-agent 都在自己独立的上下文里运行。它看不到主 agent 的上下文，也看不到其他 sub-agents 的上下文。这样做的目的很直接，就是让它只聚焦当前任务，不被无关信息干扰。

摘要压缩：在单个 session 内，DeerFlow 会比较积极地管理上下文，包括总结已完成的子任务、把中间结果转存到文件系统、压缩暂时不重要的信息。这样在长链路、多步骤任务里，它也能保持聚焦，而不会轻易把上下文窗口打爆。

长期记忆

大多数 agents 会在对话结束后把一切都忘掉，DeerFlow 不一样。

跨 session 使用时，DeerFlow 会逐步积累关于你的持久 memory，包括你的个人偏好、知识背景，以及长期沉淀下来的工作习惯。你用得越多，它越了解你的写作风格、技术栈和重复出现的工作流。

在 DeerFlow 之上构建应用（apps/）

apps/（仓库根目录、与 backend/ / frontend/ 平级）用于存放消费 DeerFlow 能力的上层应用，遵循严格的依赖方向：app 可以依赖 deerflow，deerflow 不能依赖 app / apps。

两种集成模式：

模式	适用场景	怎么连	示例
HTTP Gateway（REST+SSE）	上层是别的服务 / 多语言	调 http://localhost:2026/api/*	apps/examples/http-chat/
内嵌 DeerFlowClient	上层本身是 Python，进程内直接当 SDK 调	from deerflow.client import DeerFlowClient	apps/examples/embedded-chat/

每个示例自带 run.sh：

# ① HTTP 模式：需要先起 Gateway（dev-gateway 或 dev-full 都行）
./apps/examples/http-chat/run.sh

# ② 内嵌模式：不需要起任何服务，run.sh 自动进 backend uv 环境运行
./apps/examples/embedded-chat/run.sh

完整说明、鉴权流程与新建应用约定见 apps/README.md。

内嵌 Python Client

DeerFlow 也可以作为内嵌的 Python 库使用，不必启动完整的 HTTP 服务。DeerFlowClient 提供了进程内的直接访问方式，覆盖所有 agent 和 Gateway 能力，返回的数据结构与 HTTP Gateway API 保持一致：

from deerflow.client import DeerFlowClient

client = DeerFlowClient()

# Chat
response = client.chat("Analyze this paper for me", thread_id="my-thread")

# Streaming（LangGraph SSE 协议：values、messages-tuple、end）
for event in client.stream("hello"):
    if event.type == "messages-tuple" and event.data.get("type") == "ai":
        print(event.data["content"])

# 配置与管理：返回值与 Gateway 对齐的 dict
models = client.list_models()        # {"models": [...]}
skills = client.list_skills()        # {"skills": [...]}
client.update_skill("web-search", enabled=True)
client.upload_files("thread-1", ["./report.pdf"])  # {"success": True, "files": [...]}

所有返回 dict 的方法都会在 CI 中通过 Gateway 的 Pydantic 响应模型校验（TestGatewayConformance），以确保内嵌 client 始终和 HTTP API schema 保持同步。完整 API 说明见 backend/packages/harness/deerflow/client.py。

推荐模型

DeerFlow 对模型没有强绑定，只要实现了 OpenAI 兼容 API 的 LLM，理论上都可以接入。不过在下面这些能力上表现更强的模型，通常会更适合 DeerFlow：

• 长上下文窗口（100k+ tokens），适合深度研究和多步骤任务
• 推理能力，适合自适应规划和复杂拆解
• 多模态输入，适合理解图片和视频
• 稳定的 tool use 能力，适合可靠的函数调用和结构化输出

文档

• 多租户改造汇总索引 - workspace / Postgres / RLS / Headless API 的决策与路线
• Stage 0 进度面板 - "现在到哪了"的权威来源
• 数据库设计落地版 - 10 张表全字段 / 外键 / 索引参考
• 贡献指南 - 开发环境搭建与协作流程
• 配置指南 - 安装与配置说明
• 架构概览 - 技术架构说明
• 后端架构 - 后端架构与 API 参考
• apps/ 上层应用 - 在 DeerFlow 之上构建应用

⚠️ 安全使用

不恰当的部署可能导致安全风险

DeerFlow 具备系统指令执行、资源操作、业务逻辑调用等关键高权限能力，默认设计为部署在本地可信环境（仅本机 127.0.0.1 回环访问）。若您将 agent 部署至不可信局域网、公网云服务器等可被多终端访问的网络环境，且未采取严格的安全防护措施，可能导致安全风险，例如：

• 未授权的非法调用：agent 功能被未授权的第三方、公网恶意扫描程序探测到，进而发起批量非法调用请求，执行系统命令、文件读写等高危操作，可能导致安全后果。
• 合规与法律风险：若 agent 被非法调用用于实施网络攻击、信息窃取等违法违规行为，可能产生法律责任与合规风险。

Note

多租户改造引入的 workspace 行级隔离 / 入口强校验 / 边界扫描，目标是应用内的租户隔离；它不替代上面的网络层 / 部署层防护。把 DeerFlow 曝光到不可信网络仍需配合下面的安全措施。多租户更强的 DB 层兜底（RLS / KMS / K8s）规划在 Stage 2–3。

安全使用建议

注意：建议您将 DeerFlow 部署在本地可信的网络环境下。 若您有跨设备、跨网络的部署需求，必须加入严格的安全措施。例如，采取如下手段：

• 设置访问 IP 白名单：使用 iptables，或部署硬件防火墙 / 带访问控制（ACL）功能的交换机等，配置规则设置 IP 白名单，拒绝其他所有 IP 进行访问。
• 前置身份验证：配置反向代理（nginx 等），并开启高强度的前置身份验证功能，禁止无任何身份验证的访问。
• 网络隔离：若有可能，建议将 agent 和可信设备划分到同一个专用 VLAN，与其他网络设备做隔离。
• 持续关注项目更新：请持续关注 DeerFlow 项目的安全功能更新。

参与贡献

欢迎参与贡献。开发环境、工作流和相关规范见 CONTRIBUTING.md。

提 PR 前请先在本地跑通校验（CI 会在每个 PR 上执行 backend lint + 测试，含 Postgres matrix）：

cd backend && make lint && make test     # ruff + pytest
cd frontend && pnpm lint && pnpm typecheck

许可证

本项目采用 MIT License 开源发布。

致谢

DeerFlow 建立在开源社区大量优秀工作的基础上。所有让 DeerFlow 成为可能的项目和贡献者，我们都心怀感谢。

特别感谢以下项目带来的关键支持：

• LangChain：它们提供的优秀框架支撑了我们的 LLM 交互与 chains。
• LangGraph：它们在多 agent 编排上的创新方式，是 DeerFlow 复杂工作流得以成立的重要基础。

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