bytedance/deer-flow

ByteDance 기반 멀티 에이전트 오케스트레이션 프레임워크로, 스킬·메모리·샌드박스를 조합해 복잡한 작업을 자동화

완성 앱맘대로 써도 됨 · MITLLM 도구·RAG난이도
71,249+4이번 주9,657580Python
데모·홈페이지 열기deerflow.tech
중간맛 분석

Python 3.12+ / Node.js 22+ 기반 멀티 에이전트 플랫폼으로, LangChain/LangGraph 스택을 활용합니다. Docker 또는 로컬 개발 환경 모두 지원하며, 웹 검색(Tavily 등), 코드 실행(Claude Code/Codex), 장기 메모리, 샌드박스 모드를 즉시 사용할 수 있습니다. OpenAI·Anthropic·Doubao·DeepSeek·Qwen 등 다양한 LLM을 플러그인 방식으로 연결 가능하며, make setup 후 make dev로 바로 실행 가능합니다.

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • 복잡한 리서치 작업 자동화(논문 수집·분석·보고서 생성)
  • 코드 생성·테스트·실행을 포함한 소프트웨어 개발 자동화
  • 웹 검색·크롤링·정보 수집이 필요한 정보 수집 파이프라인 구축

핵심 기능

멀티 에이전트 오케스트레이션 및 협력Docker 기반 샌드박스 + 코드 실행 안전성장기 메모리·MCP 서버·IM 채널 통합

대안 대비 차별점

완전 재작성된 아키텍처(v1.x와 무관)로 단일 worker 설계를 통한 안정적 상태 관리와 엔터프라이즈급 보안 가이드를 제공하며, vLLM·OpenRouter·Responses API·Codex CLI 등 다양한 LLM 백엔드 및 Byteplus InfoQuest 검색 통합을 기본 지원합니다.

준비물
  • Python 3.12+
  • Node.js 22+
  • Docker (권장)
  • LLM API 키(OpenAI/Anthropic/Doubao 등)
바로 시작하기
  1. DeerFlow 저장소를 복제합니다.
git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git
cd deer-flow
  1. 대화형 설정 마법사를 실행합니다.
make setup
  1. (필수) 사전 요구사항 확인
make check
  1. 의존성 설치
make install
  1. 로컬 개발 서버 시작
make dev
  1. 브라우저에서 http://localhost:2026 접속
별 추이 · 7일
71,249+4 / 7일
활용성 · 따라 만들기 좋은가
따라 하기 좋음샘플 점수 52/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2025년 생성

AI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기