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Agent-Logs-Url: https://github.com/bytedance/deer-flow/sessions/a5f192e7-8034-4e46-af22-60b90ee27d40 Co-authored-by: foreleven <4785594+foreleven@users.noreply.github.com>
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import { Callout, Cards, Steps } from "nextra/components";
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# 快速上手
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<Callout type="info" emoji="⚡">
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大约 10 分钟即可在本地运行 DeerFlow 应用。你需要一台安装了 Python 3.12+、Node.js 22+ 的机器，以及至少一个 LLM API Key。
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</Callout>
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本指南引导你使用 `make dev` 工作流在本地机器上启动 DeerFlow 应用。所有四个服务（LangGraph、Gateway、前端、nginx）一起启动，通过单个 URL 访问。
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## 前置条件
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检查所有必需工具是否已安装：
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```bash
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make check
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```
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必需工具：
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| 工具 | 最低版本 |
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|---|---|
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| Python | 3.12 |
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| uv | 最新版 |
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| Node.js | 22 |
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| pnpm | 10 |
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| nginx | 任何近期版本 |
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在 macOS 上，使用 `brew install python uv node pnpm nginx` 安装。在 Linux 上，使用你的发行版包管理器。
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## 步骤
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<Steps>
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### 克隆仓库
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```bash
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git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git
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cd deer-flow
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```
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### 安装依赖
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```bash
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make install
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```
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这会安装后端 Python 依赖（通过 `uv`）和前端 Node.js 依赖（通过 `pnpm`）。
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### 创建配置文件
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```bash
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cp config.example.yaml config.yaml
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```
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然后编辑 `config.yaml` 至少添加一个模型：
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```yaml
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models:
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- name: gpt-4o
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use: langchain_openai:ChatOpenAI
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model: gpt-4o
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api_key: $OPENAI_API_KEY
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request_timeout: 600.0
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max_retries: 2
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supports_vision: true
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```
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启动前设置对应的环境变量：
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```bash
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export OPENAI_API_KEY=sk-...
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```
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查看[配置](/docs/application/configuration)页面了解其他模型提供商的示例。
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### 启动所有服务
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```bash
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make dev
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```
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这会启动：
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- LangGraph 服务，端口 `2024`
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- Gateway API，端口 `8001`
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- 前端，端口 `3000`
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- nginx 反向代理，端口 `2026`
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在浏览器中打开 [http://localhost:2026](http://localhost:2026)。
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### 停止所有服务
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```bash
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make stop
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```
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</Steps>
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## `make dev` 做了什么
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- 首先停止已有的服务进程（在启动被中断后安全运行）。
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- 每个服务在后台启动，日志写入 `logs/` 目录。
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- nginx 通过端口 `2026` 代理所有流量，所以你只需要一个 URL。
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日志文件：
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| 服务 | 日志文件 |
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|---|---|
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| LangGraph | `logs/langgraph.log` |
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| Gateway | `logs/gateway.log` |
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| 前端 | `logs/frontend.log` |
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| nginx | `logs/nginx.log` |
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<Callout type="tip">
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如果有问题，先检查日志文件。大多数启动错误（缺失 API Key、配置解析失败）会出现在 <code>logs/langgraph.log</code> 或 <code>logs/gateway.log</code> 中。
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</Callout>
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<Cards num={2}>
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<Cards.Card title="部署指南" href="/docs/application/deployment-guide" />
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<Cards.Card title="配置" href="/docs/application/configuration" />
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</Cards>
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