deer-flow

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조사, 코딩, 창작을 수행하는 오픈소스 장기(long-horizon) SuperAgent 하네스입니다. 샌드박스, 메모리, 도구, 스킬, 서브에이전트, 메시지 게이트웨이의 도움을 받아 몇 분에서 몇 시간까지 소요될 수 있는 다양한 수준의 작업을 처리합니다.

  • .dockerignore
  • .env.example
  • .gitattributes
  • .gitignore
  • .pre-commit-config.yaml
  • AGENTS.md
  • CHANGELOG.md
  • CHANGELOG_zh.md
  • CLAUDE.md
  • CODE_OF_CONDUCT.md
  • config.example.yaml
  • CONTRIBUTING.md
  • deer-flow.code-workspace
  • extensions_config.example.json
  • Install.md
  • LICENSE
  • Makefile
  • README.md
  • README_fr.md
  • README_ja.md
  • README_ru.md
  • README_zh.md
  • RELEASING.md
  • SECURITY.md

# 설치 가이드

1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/bytedance/deer-flow

깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.

cd deer-flow

방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.

2. 공식 설치 스크립트

쉬움 추천
사전 준비물
  • Node.js npm 명령어를 쓰려면 Node.js가 설치되어 있어야 합니다.
npm install --global @minimax-ai/code

npm 레지스트리에 배포된 패키지를 전역으로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

3. Docker

쉬움
사전 준비물
  • Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
  • Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
make docker-init # Pull sandbox image (only once or when image updates)

생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.

make docker-start # Start services (auto-detects sandbox mode from config.yaml)

생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.

make docker-logs # View logs

생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.

- [Option 1: Docker (Recommended)](#option-1-docker-recommended)

이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.

터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

4. Node.js

쉬움
사전 준비물
  • Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
  • Node.js npm 명령어를 쓰려면 Node.js가 설치되어 있어야 합니다. LTS(장기지원) 버전을 추천합니다.
npm install --global @minimax-ai/code

npm 레지스트리에 배포된 패키지를 전역으로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.

make check # Verifies Node.js 22+, pnpm, uv, nginx

생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.

명령어 실행 후 터미널에 나타나는 주소(보통 http://localhost:3000 형태)를 브라우저에서 열어보세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

5. Python

쉬움
사전 준비물
  • Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
  • Python 3 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 꼭 체크하세요 (Windows).
uv run python -m deerflow.skills.review.cli ../skills/public/data-analysis --format text --fail-on error --fail-on-incomplete

파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.

uv pip install 'deerflow-harness[tui]' # optional 'textual' dependency

requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.

에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

6. Make

보통
사전 준비물
  • Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
  • Make Linux/macOS는 보통 기본 설치되어 있습니다. Windows는 별도 설치(예: MSYS2, WSL)가 필요합니다.
make setup

생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.

make docker-init # Pull sandbox image (only once or when image updates)

생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.

make docker-start # Start services (auto-detects sandbox mode from config.yaml)

생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.

make docker-logs # View logs

생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.

make up # Build images and start all production services

생성된 빌드 설정을 바탕으로 실제 컴파일을 진행해 실행 파일을 만듭니다.

에러 없이 끝나면 성공입니다. 생성된 실행 파일을 직접 실행해보세요.

이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.

// repository documentation