Skills 与 Tools

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Skills 是 DeerFlow 能做“几乎任何事”的关键。

标准的 Agent Skill 是一种结构化能力模块,通常就是一个 Markdown 文件,里面定义了工作流、最佳实践,以及相关的参考资源。DeerFlow 自带一批内置 skills,覆盖研究、报告生成、演示文稿制作、网页生成、图像和视频生成等场景。真正有意思的地方在于它的扩展性:你可以加自己的 skills,替换内置 skills,或者把多个 skills 组合成复合工作流。

Skills 采用按需渐进加载,不会一次性把所有内容都塞进上下文。只有任务确实需要时才加载,这样能把上下文窗口控制得更干净,也更适合对 token 比较敏感的模型。

通过 Gateway 安装 .skill 压缩包时,DeerFlow 会接受标准的可选 frontmatter 元数据,比如 version、author、compatibility,不会把本来合法的外部 skill 拒之门外。

Tools 也是同样的思路。DeerFlow 自带一组核心工具:网页搜索、网页抓取、文件操作、bash 执行;同时也支持通过 MCP Server 和 Python 函数扩展自定义工具。你可以替换任何一项,也可以继续往里加。

Gateway 生成后续建议时,现在会先把普通字符串输出和 block/list 风格的富文本内容统一归一化,再去解析 JSON 数组响应,因此不同 provider 的内容包装方式不会再悄悄把建议吞掉。

# sandbox 容器内的路径 /mnt/skills/public ├── research/SKILL.md ├── report-generation/SKILL.md ├── slide-creation/SKILL.md ├── web-page/SKILL.md └── image-generation/SKILL.md /mnt/skills/custom └── your-custom-skill/SKILL.md ← 你的 skill

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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