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apps/：新增「基于 DeerFlow 的应用」目录，与 backend/、frontend/ 平级， 位于「app 消费 deerflow、不反向依赖」边界的正确侧。含两种集成示例： - examples/http-chat —— HTTP Gateway (REST+SSE)，含登录/CSRF/建线程/流式对话 - examples/embedded-chat —— 进程内直接调 DeerFlowClient README 说明边界规则、两种模式、鉴权流程及新建应用约定。 runtime/store：修复 make_store 缺失的 database 段回退。原先 store 工厂只读 legacy 的 checkpointer 段，导致仅配 database:postgres 时，checkpointer 走了 Postgres、但 store 仍回退 InMemoryStore（并打出误导性的「线程列表会丢失」告警， 实际线程在 threads_meta 表里、本就持久）。现对齐 checkpointer 工厂的优先级： checkpointer 段 → database 段 → InMemoryStore；postgres 分支同样剥掉 +asyncpg 方言前缀，使一个 DATABASE_URL 同时满足 SQLAlchemy 与 LangGraph 的 psycopg store。 告警文案也修正为「跨线程 store 数据会丢失」。 tests：新增 test_store_provider.py（3 例，TDD）覆盖 database→postgres 回退、 无配置时的内存回退、以及 checkpointer 段优先级。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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1.8 KiB
Python
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Python
#!/usr/bin/env python3
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"""
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内嵌模式示例：进程内直接把 DeerFlow 当 SDK 调，不起 HTTP。
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必须在 backend 的 uv 环境里跑（这样才能 import deerflow.*）：
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cd backend
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uv run python ../apps/examples/embedded-chat/app.py
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依赖 config.yaml 里配好至少一个可用模型 + API key（路径解析见根 CLAUDE.md）。
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API 对照：backend/packages/harness/deerflow/client.py
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"""
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from deerflow.client import DeerFlowClient
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from deerflow.runtime.checkpointer.provider import get_checkpointer
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def main() -> None:
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# checkpointer 提供跨轮状态持久化（sqlite/postgres 由 config.yaml 决定）
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client = DeerFlowClient(
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checkpointer=get_checkpointer(),
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thinking_enabled=True,
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)
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thread_id = "embedded-demo-1"
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# ① 流式：stream() 产出 StreamEvent
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print("👤 用一句话介绍你自己，然后心算 17 * 23。\n🤖 ", end="", flush=True)
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for ev in client.stream("用一句话介绍你自己，然后心算 17 * 23。", thread_id=thread_id):
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if ev.type == "messages-tuple" and ev.data.get("type") == "ai":
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print(ev.data.get("content", ""), end="", flush=True) # AI 文本增量
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elif ev.type == "end":
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print(f"\n[usage] {ev.data.get('usage')}")
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# ② 阻塞式：chat() 直接返回完整 AI 文本（复用 thread_id 即多轮）
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print("\n👤 刚才结果再乘以 2 是多少？")
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answer = client.chat("刚才结果再乘以 2 是多少？", thread_id=thread_id)
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print(f"🤖 {answer}")
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# 其它能力：list_models() / list_skills() / get_memory() / upload_files() ...
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models = client.list_models().get("models", [])
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print(f"\n[已配置模型] {[m.get('name') for m in models]}")
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if __name__ == "__main__":
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main()
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