DeerFlow 也可以作为内嵌的 Python 库使用，不必启动完整的 HTTP 服务。DeerFlowClient 提供了进程内的直接访问方式，覆盖所有 agent 和 Gateway 能力，返回的数据结构与 HTTP Gateway API 保持一致：

from deerflow.client import DeerFlowClient client = DeerFlowClient() # Chat response = client.chat("Analyze this paper for me", thread_id="my-thread") # Streaming（LangGraph SSE 协议：values、messages-tuple、end） for event in client.stream("hello"): if event.type == "messages-tuple" and event.data.get("type") == "ai": print(event.data["content"]) # 配置与管理：返回值与 Gateway 对齐的 dict models = client.list_models() # {"models": [...]} skills = client.list_skills() # {"skills": [...]} client.update_skill("web-search", enabled=True) client.upload_files("thread-1", ["./report.pdf"]) # {"success": True, "files": [...]}

所有返回 dict 的方法都会在 CI 中通过 Gateway 的 Pydantic 响应模型校验（TestGatewayConformance），以确保内嵌 client 始终和 HTTP API schema 保持同步。完整 API 说明见 backend/packages/harness/deerflow/client.py。