マルチエージェント、メモリ、サンドボックスを統合し、拡張可能なスキルで複雑なタスクを自動化するオープンソースAIエージェント基盤です。
優良食堂ギット飯が実際に動かして検証し、選んだリポジトリです解説ページへ →中辛 の解説
DeerFlowは Python 3.12+ と Node.js 22+ で構築されたマルチエージェント調整フレームワークです。LangChain・LangGraph などのエコシステムと統合し、サブエージェント、長期メモリ、ファイルシステム対応のサンドボックスを備えています。即座に使用可能なデモは公式ウェブサイト (deerflow.tech) で確認でき、設定ウィザード (make setup) で 2分程度で初期構築が完了します。Docker 推奨 (make docker-start) で開発環境をすぐに立ち上げられます。
こんなリポジトリです
こんなときに便利です
- 複数のAIエージェントを用いた複雑な調査・分析タスクの自動化
- ファイルやコード生成が必要な開発タスクの制御
- セッションメモリを活用した長期的なエージェント会話・学習ワークフロー
主な機能
ほかとの違い
複数の LLM プロバイダー、CLI ベースプロバイダー (Codex・Claude Code OAuth)、ACP エージェント統合、チェックポイント戦略の柔軟な選択により、従来の単一プロバイダー型エージェント基盤より拡張性と運用性が高くなっています。
このリポジトリの作り方
はじめてですか？ むずかしくありません — 上から順にたどれば、自分の環境で動かして味見できます。
準備するもの
- Python 3.12以上
- Node.js 22以上
- Docker (推奨)
- LLMプロバイダーのAPIキー (OpenAI・Claude・Gemini など)
すぐに始める
- リポジトリをクローンします
git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git
cd deer-flow
- セットアップウィザードを実行して、LLMプロバイダーと環境を選択・構成します
make setup
- セットアップを確認します
make doctor
- Docker開発環境を初期化します (最初の1回のみ)
make docker-init
- サービスを起動します (コンテナベースの推奨方法)
make docker-start
- ログを確認します
make docker-logs
アクセス: http://localhost:2026
ギット飯トライで味見
入れるのが面倒で少し不安だったなら — 安全スキャンからインストールまで、ターミナル一行で終わります。
ターミナルに貼り付ければ、ギット飯の安全スキャン → 隔離フォルダへ clone → インストール → 実行方法の案内まで自動です。はじめてでも大丈夫 — この一行だけです。
npx gitbap-try bytedance/deer-flow
Node.js さえあれば、インストールなしで動きます · ギット飯トライとは？ →
スター推移 · 7日
確認日時
使いやすさ · まねしやすいか
- ゆるいライセンス
- テストあり
- サンプル集
- 最近の更新
- AGENTS.md
- llms.txt
- テンプレート
最近の更新あり · 2025 年に作成
「LLM ツール・RAG」 こういうリポジトリを毎週受け取りませんか？
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自分のリポジトリですか？ README にギット飯バッジを貼る
[](https://www.gitbap.com/r/bytedance/deer-flow)Claude からそのまま使う — ギット飯のつなぎ方
ギット飯を Claude につなぐと、こうしたリポジトリを Claude・Cursor・Codex から直接さがして試せます。
Claude の設定 → コネクタにこのアドレスを貼り付け。
https://www.gitbap.com/api/mcpプラグインを入れると /gitbap-trending·/gitbap-try のスラッシュコマンドで、その場でリポジトリを試せます。Claude Code で下の 2 行を順に実行してください。
/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork/plugin install gitbap-cowork@gitbapAI が README をもとに要約しました · 原文を見る