bytedance/deer-flow

An 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.

总 Star 数
76,296
总 Fork 数
10,336
编程语言
Python
创建日期
2025-05-07
最近更新
2026-07-07

📊 OSS KPI 综合评分

82.0 / 100 (优秀)

📈 各维度评分

📝 站长收录原因

【这是什么项目】deer-flow 是一个AI/机器学习项目。简单来说,An open-source long-horizon SuperAgent harness that researches, codes, and creates. With the help of。 【你能用它做什么】 • 如果你是开发者:可以快速ai/机器学习,节省开发时间 • 如果你想学习:这是一个很好的学习案例,代码质量高 • 如果你需要部署:项目文档完善,部署简单 • 如果你在找灵感:可以参考它的设计思路 【适合谁用】 • Python开发者:可以直接使用或二次开发 • 技术学习者:代码规范,适合学习 • 项目管理者:可以作为技术选型的参考 • 对AI/机器学习感兴趣的人:提供实用的解决方案 【项目质量】评分82/100,属于高质量项目。 【社区规模】76296个Star,非常受欢迎。 【维护状态】最近0天内有更新,正在积极维护。 【如何开始】 1. 访问GitHub仓库:点击详情页的GitHub链接 2. 阅读README:了解基本用法 3. 安装依赖:根据项目要求安装 4. 运行测试:确保环境配置正确 5. 开始使用:按照文档进行配置

🔧 部署指南

部署环境

- Python 3.8+
- pip包管理器
- 建议使用虚拟环境

部署步骤

1. 克隆项目仓库:git clone 
2. 进入项目目录:cd
3. 安装依赖:pip install -r requirements.txt(Python)或npm install(Node.js)
4. 配置环境变量:复制.env.example为.env并填写必要配置
5. 启动服务:python main.py 或 npm start
6. 访问Web界面:打开浏览器访问 http://localhost:8080

👥 适用信息

适用群体

AI研究人员和开发者
机器学习工程师
数据科学家
对AI技术感兴趣的初学者

适用场景

自然语言处理任务
计算机视觉应用
推荐系统开发
智能客服和聊天机器人
🔗 查看 GitHub 仓库