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如何3分钟跑通DeerFlow：零基础上手指南

【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

DeerFlow 是一个开源长周期智能体框架，把深度研究、写代码、做内容整合进一次对话，替你干完那些要花几分钟到几小时的活。想在本地把 DeerFlow 用起来，这份 DeerFlow 上手 指南只需要敲 3 条命令。

3 分钟启动：从克隆到跑起来

先克隆代码，你敲下这几条命令就能启动 DeerFlow 服务：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/de/deer-flow cd deer-flow make setup

最后一条会拉起交互式向导：选模型供应商、粘贴 API Key、确认几个安全选项，全程约 2 分钟。它自动生成config.yaml，并把 Key 写进.env。

向导结束后装依赖、启动：

make install make dev

✅ 浏览器打开页面看到对话界面，DeerFlow 搭建 就算完成了。

DeerFlow 配置详解：新手踩坑的 3 处

首次启动后，还有 3 个地方值得核对，改完才真正好用：

1. API Key 放哪

改什么：真实 Key 写在.env里，config.yaml中用$OPENAI_API_KEY这种形式引用。为什么：模型调用全靠它鉴权计费。不改会怎样：Agent 对任何消息都不响应，日志里全是认证报错。

2. 模型选哪个

改什么：config.yaml的models:下保留 1-2 个你实际要用的模型，想默认的放最上面。为什么：模型决定研究深度，第一条是默认项。不改会怎样：留着示例条目会直接启动失败，选错弱模型则报告全是浅层结论。

3. 配置和数据放哪

改什么：config.yaml必须放在项目根目录，别丢进backend/；运行时数据默认落在.deer-flow。为什么：网关只去这里找配置和状态。不改会怎样：启动报找不到配置文件，上传的文件也无处可寻。

改完这三处，模型就能正常工作：Key 可用、模型正确、文件各就各位。

进阶但值得：两个可选设置

预拉沙箱镜像。如果你的任务要执行代码，先跑一次：

make setup-sandbox

它提前拉好沙箱容器镜像，首次真正执行时不用卡在那等下载。

设置 Token 预算⚠️ 担心 API 账单的话，把config.yaml里token_budget.enabled改成true并设好max_tokens，预算烧完 Agent 会立刻收尾，而不是自己闷头刷量。

跑通之后，DeerFlow 能帮你做什么

直接在页面里用自然语言提问，比如“分析这份数据集，告诉我生存率差异”。DeerFlow 会自己拆解：搜网页、读原文、跑 Python，最后产出带图表的报告——这是它对泰坦尼克号数据集生成的总览图：

它也接得住长周期任务：子智能体并行干活、记忆保留上下文、定时任务排班执行，不是一次性问答，更像能连续跑几小时的“研究实习生”。想让它会新技能，直接在对话里说，它会自动创建、修改并校验：

卡住了怎么办

任何一步报错先别慌，敲：

make doctor

它会逐项体检配置和环境，并直接告诉你该修哪里。实在解决不了，用make support-bundle生成脱敏诊断摘要，贴到仓库 Issues 区求助。

更细的内容看仓库内官方文档：DeerFlow 新手教程：快速安装 和 DeerFlow 配置详解。

【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