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DeerFlow 智能Agent工作流
DeerFlow 是一款可视化的 AI Agent 工作流编排工具，支持拖拽式节点设计、多 Agent 协作、条件分支、循环执行等高级功能，可用于构建复杂的自动化业务流程，如内容生产、数据分析、客户服务等。
⭐ Star81634
🍴 Fork11277
👁 浏览174
📅 更新2026-09-07
📜 协议MIT License
🎯 核心功能
- 智能对话交互
- 任务规划与分解
- 工具调用能力
- 多轮对话记忆
- 可扩展插件系统
🚀 部署教程
# deer-flow deer-flow - AI agent 部署教程
## 环境要求
- Python 3.9+ / Node.js 18+
- 大模型 API Key（OpenAI / DeepSeek / 通义千问等）
## 快速开始
```bash
git clone https://github.com/bytedance/deer-flow
cd deer-flow deer-flow - AI agent
pip install -r requirements.txt
# 或 npm install
```
## 配置
复制 .env.example 为 .env，填入大模型 API Key 和相关配置。
## 启动
```bash
python main.py
# 或 npm start
```
## 更多信息
访问项目主页获取完整文档：https://github.com/bytedance/deer-flow
⚠️ 常见报错与解决方案
## 常见报错及解决方案
### 1. API Key 未配置
**报错**: API key not found / Authentication failed
**解决**: 在 .env 文件中正确配置大模型 API Key
### 2. 依赖安装失败
**报错**: ModuleNotFoundError / No module named 'xxx'
**解决**: 确认 Python 版本，执行 pip install -r requirements.txt
### 3. 端口被占用
**报错**: Address already in use / Port 8000 already in use
**解决**: 修改配置文件中的端口号，或关闭占用端口的进程
### 4. 模型调用超时
**报错**: Timeout / Request timed out
**解决**: 检查网络连接，增加超时时间，或更换 API 端点
### 5. 内存不足
**报错**: Out of memory / Killed
**解决**: 减少并发数，使用更小的模型，或增加服务器内存
💬 问题留言 （10条）