字节版龙虾架构火爆GitHub!开源获35k+ Star,内置Skill全家桶,原生适配飞书
< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400"> # 字节版龙虾架构火爆GitHub!开源获35k+ Star,内置Skill全家桶,原生适配飞书 _[闻乐](https://www.qbitai.com/author/wenyue "由 闻乐 发布")_ 2026-03-23 16:04:01 来源:[量子位](https://www.qbitai.com) 各类Skill按需扩展 > 闻乐 发自 凹非寺 > > 量子位 | 公众号 QbitAI 原来字节也有龙虾—— **Deer-Flow2** 超级智能体管理框架。 开源发布后迅速登上了GitHub Trending榜首,已经收获了35.3k Star。 Deer-Flow2采用模块化多智能体架构,这些智能体通过LangGraph实现协同合作。 主打**开箱即用** ,内置了Tavily、Brave Search、DuckDuckGo等多种搜索引擎,还集成了Jina等爬虫工具,基本把信息收集的十八般兵器都给配齐了。 当然,扩展性也没落下,自定义API或模型随意接。 核心能力上,多智能体协同、沙箱安全执行、一键部署全都有,Docker快速部署和本地开发任你挑,主流大模型统统兼容。 不过最贴心的还得是IM渠道支持—— 原生适配飞书、Telegram、Slack,没有公网IP也能跑。 # 核心能力与技术亮点 DeerFlow在迭代过程中完成了一次彻底的架构升级。 1.0版本采用固定5节点多智能体架构,能力边界相对明确,主要聚焦在**深度研究** 场景。 而2.0版本则对整体结构进行了全面重构,从底层骨架到上层能力都实现了飞跃。 新版本采用**单一主智能体+11 层中间件链+动态子智能体** 的全新架构,**将核心能力收敛到工具集与中间件链中** ,让整个系统更轻量、更灵活、更易扩展。 相比1.0需要调整整体结构才能新增能力,2.0只需添加新技能就能完成拓展,无需改动底层框架。 原本作为核心的深度研究,也从唯一主打能力转变为框架内置的一项基础能力。 在框架层面,DeerFlow 2.0已经整合**子智能体调度、长期记忆、隔离沙箱执行环境、可扩展技能与工具等关键模块** ,形成了一套完整、成熟的智能体运行能力体系。 # 可插拔Skill体系 为了让智能体快速适配不同场景,DeerFlow 2.0搭建了一套可插拔的技能体系。 出厂自带深度研究、数据分析、图表生成、音视频创作等十余种常用技能,系统会根据任务需求渐进式加载控制token消耗,这样就避免了上下文被过度占用而导致的效率下降。 如果内置能力无法满足需求,用户还可以自行封装专属技能。 配合官方提供的skill-creator工具,几分钟就能为智能体扩展新能力。 同时系统提供MCP与Python接口,支持自定义工具的深度集成,甚至**可接入Claude Code** ,让用户在终端就能完成工具的下发、查看与管理操作 # 隔离沙箱执行环境 DeerFlow 2.0还配备了独立隔离沙箱。每个任务都在专属沙箱中运行,拥有完整文件系统与Bash执行权限,支持文件读写、脚本运行、命令操作等。 系统提供本地、Docker、Kubernetes三种运行模式。 其中Docker模式采用字节开源的AIO Sandbox,隔离级别更高、运行更稳定。 同时自动完成虚拟路径与物理路径的映射,确保开发环境与部署环境保持一致。 # 子智能体调度+上下文工程 面对复杂长时任务,DeerFlow 2.0通过调度机制与上下文工程双管齐下。 主智能体会先对任务进行结构化拆解,再按需调度最多3个子智能体并行执行子智能体可选用通用能力或命令行专家型。 每个子智能体都拥有独立上下文,互不干扰、互不污染 在此基础上,框架还通过多层中间件链、上下文自动摘要压缩、外部文件存储、子任务限流等设计,系统性解决长时任务中上下文窗口不足的问题。 说了这么多,接下来检验一下DeerFlow 2.0的能力如何。 一键产出完整、可交付的足球联赛官网页面,从设计到代码全流程自动化。 一句指令就能把复杂概念变成孩子也能看懂的哆啦A梦漫画! 一句话生成液态玻璃天气界面,鼠标悬停还能3D形变。 # 如何部署 DeerFlow提供了Docker和本地这两种主要的部署方式。 Docker部署是最简单快捷的方式,只需几个命令,就能在本地启动完整的DeerFlow服务。 首先克隆仓库: > git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git 等待仓库下载完成后,进入项目根目录: > cd deer-flow 生成本地配置,输入: > make config 系统会自动生成config.yaml配置文件和.env文件(如果没有make命令,Windows可安装MinGW)。 然后找到项目目录下的Config.yaml文件,填入模型相关配置。 设置完成后,输入: > make docker-init 自动拉取字节开源的AIO Sandbox沙箱镜像,首次拉取可能需要几分钟。 镜像拉取完成后,启动服务,输入: > docker-start 服务启动后,访问 **http://localhost:2026** 即可进入Web界面。 如果需要进行深度定制或二次开发,可以选择本地部署方式。 本地部署需要满足一定的前置条件,包括**Python 3.12+、Node.js 22+、pnpm、uv包管理器以及nginx** 。 满足前置环境后检查依赖,打开终端进入deer-flow根目录,输入: > make check 系统会自动校验上述依赖是否齐全、缺少的会提示补充。 这时候你可以输入: > make install 系统会自动安装python和node相关依赖包。 接下来可以输入**make setup-sandbox** (按需)预拉取沙箱镜像,避免后续首次使用时等待。 然后启动服务: > make dev 这种方式适合需要修改源码、调试功能或贡献代码的开发者。 DeerFlow原生支持从即时通讯应用接收任务,目前支持Telegram、Slack和飞书/Lark三个渠道,且都不需要公网IP。 △config.yaml文件channels相关配置 配置完成后,就可以直接在聊天窗口中与DeerFlow交互。 DeerFlow的两位核心开发者是来自北京大学的Tao He和来自南京大学的Henry Li。 项目地址:https://github.com/bytedance/deer-flow 官方网站:https://deerflow.tech 参考链接:https://x.com/Gorden_Sun/status/2035698488034628003 — 完 — _版权所有,未经授权不得以任何形式转载及使用,违者必究。_ [字节](https://www.qbitai.com/tag/%e5%ad%97%e8%8a%82) [字节跳动](https://www.qbitai.com/tag/%e5%ad%97%e8%8a%82%e8%b7%b3%e5%8a%a8) [龙虾](https://www.qbitai.com/tag/%e9%be%99%e8%99%be) * [龙虾也能当导演了!LibTV解锁全自动拍片,一句话从剧本干到成片](https://www.qbitai.com/2026/03/390320.html "龙虾也能当导演了!LibTV解锁全自动拍片,一句话从剧本干到成片") _2026-03-20_ * [英伟达最强B200算力浪费60%!普林斯顿团队出手,利用率升至71%](https://www.qbitai.com/2026/03/388815.html "英伟达最强B200算力浪费60%!普林斯顿团队出手,利用率升至71%")_2026-03-18_ * [1.4亿宝可梦玩家,都在给AI免费打工…](https://www.qbitai.com/2026/03/387958.html "1.4亿宝可梦玩家,都在给AI免费打工…") _2026-03-16_ * [科技CEO用ChatGPT+基因数据定制癌症疫苗!肿瘤缩小50%](https://www.qbitai.com/2026/03/387935.html "科技CEO用ChatGPT+基因数据定制癌症疫苗!肿瘤缩小50%")_2026-03-15_ ### 相关阅读 [ ](https://www.qbitai.com/2023/02/42109.html) #### [BERT在CNN上也能用?字节跳动研究成果中选ICLR 2023 Spotlight](https://www.qbitai.com/2023/02/42109.html) 如何在卷积神经网络上运行 BERT? 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