Docker

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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。

DeerFlow 2.0

DeerFlow(Deep Exploration and Efficient Research Flow)是一个开源的 super agent harness。它把 sub-agents、memory 和 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。

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。那里仍然欢迎贡献;当前的主要开发已经转向 2.0。

 

 

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