DeerFlow 零编码全栈 AI 多智能体框架实战指南

DeerFlow 是字节跳动开源的全栈AI多智能体框架，核心是「自动拆任务、多AI协同、直接出成品」，无需编码，小白可快速上手，适配内容创作、代码开发等多场景，助力效率提升与AI变现。

一、核心定位

DeerFlow 2.0 是通用超级智能体执行底座，像“AI团队”分工协作，核心优势：开箱即用、高效协同、安全可控，大幅降低AI使用门槛。

二、核心功能（精简版）

• 自动拆解任务，多子智能体并行执行，效率提升3-5倍

• Docker沙箱安全执行代码，支持爬虫、数据分析等任务

• 内置实用技能+自定义扩展，多模态输出，集成主流工具

• 项目级持久化记忆，跨会话衔接任务，无需重复输入

三、快速上手（重点：WebUI+Ollama使用，小白必看）

前提准备

• 电脑安装Python（3.8+），如需本地模型需安装Ollama

• API Key（可选：豆包免费100万Token/ Ollama本地模型无需Key）

（一）Ollama 本地模型使用（完全免费，无额度限制）

步骤1：安装Ollama

1. 访问 Ollama官方网站，根据自己的系统（Windows/Mac/Linux）下载对应安装包，一键安装。

2. 安装完成后，打开终端（Windows用CMD/PowerShell，Mac/Linux用终端），输入命令拉取模型（推荐轻量且好用的llama3）：

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ollama pull llama3:8b

3. 拉取完成后，输入命令启动Ollama服务（默认后台运行，无需额外操作）：

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ollama serve

步骤2：DeerFlow 配置Ollama

打开DeerFlow的.env文件，修改配置（无需填写API_KEY），示例：

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LLM_PROVIDER=ollama
OLLAMA_MODEL=llama3:8b
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434  # Ollama默认地址，无需修改
SEARCH_API=infoquest  # 字节免费搜索，无需额外Key

配置完成后，启动DeerFlow即可使用本地模型，无需联网调用第三方API，完全免费无限制。

（二）WebUI 使用方法（可视化操作，比命令行更简单）

步骤1：部署WebUI（本地/服务器均可）

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# 1. 克隆代码并进入目录
git clone https://github.com/bytedance/DeerFlow.git
cd DeerFlow

# 2. 安装依赖（前后端一起安装）
pip install -r requirements.txt
cd web && pnpm install && cd ..

# 3. 启动WebUI（不同系统命令）
# Windows
bootstrap.bat -d
# Mac/Linux
./bootstrap.sh -d

步骤2：访问并使用WebUI

1. 启动成功后，打开浏览器，输入地址：http://localhost:3000（本地部署），服务器部署输入「服务器IP:3000」。

2. 首次访问无需注册，直接进入操作界面，核心操作3步：

• 第一步：在顶部配置栏，选择LLM（Ollama/豆包/OpenAI），已配置.env可直接默认选择

• 第二步：在输入框填写任务指令（如“生成2026 AI Agent报告”），点击“提交”

• 第三步：等待AI自动拆解任务、协同执行，完成后可直接下载成品（报告/PDF/代码）

3. WebUI 额外功能：可查看任务执行日志、修改子智能体配置、保存常用指令模板，可视化操作更省心。

（三）传统命令行启动（备用）

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python main.py  # 启动后输入指令，按回车执行

示例指令：“写一篇小红书AI工具干货文”“爬取某网站文章并保存为Markdown”

四、适用场景

• 内容创作：自媒体文案、短视频脚本、PPT自动生成

• 研究分析：行业报告、竞品调研一键产出

• 技术开发：代码编写、爬虫、小工具自动化

• 商业变现：部署SaaS工具、知识付费、自媒体流量变现

五、核心优势

• 开源免费（MIT协议），可二次开发

• 小白友好，无需编码，可视化+命令行双模式

• 支持Ollama本地模型，完全免费无额度

• 多智能体高效协同，适配多场景需求

DeerFlow 让AI从“辅助工具”升级为“全能助手”，个人提升效率、副业变现，企业流程自动化，均可快速落地。