DeerFlow 开源 SuperAgent 框架 Python

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语言：Python

项目简介：
DeerFlow（Deep Exploration and Efficient Research Flow）是一个开源的超级 Agent 框架，用于编排子代理、记忆和沙箱环境，几乎可以完成任何任务。它由字节跳动开源，支持可扩展的技能系统。DeerFlow 2.0 是完全重写的版本，与 v1 没有代码共享。该项目在 GitHub Trending 上获得了#1 的位置。

核心功能：
- 超级 Agent 编排：协调子代理、记忆和沙箱环境完成复杂任务
- 可扩展技能系统：支持自定义技能和工具的扩展
- 子代理支持：可以创建和管理多个子代理协同工作
- 沙箱文件系统：提供安全的文件操作和执行环境
- 上下文工程：智能管理对话上下文和任务状态
- 长期记忆：支持跨会话的记忆存储和检索
- InfoQuest 集成：集成字节跳动的智能搜索和爬取工具
- Docker 支持：支持 Docker 容器化部署
- MCP 服务器：支持 MCP（Model Context Protocol）协议
- IM 渠道集成：支持多种即时通讯渠道

技术栈：
- 后端：Python 3.12+、LangChain
- 前端：Node.js 22+
- AI 模型：支持 GPT-4、Gemini、Claude 等多种大模型
- 部署方式：Docker 容器化部署、本地开发部署
- 开源协议：MIT License

适用场景：
- 自动化研究任务：自动搜索、分析和总结信息
- 复杂任务编排：需要多个子代理协同的复杂任务
- AI 应用开发：基于大模型的智能应用开发
- 企业自动化：企业级自动化流程和工作流
- 学习参考：学习超级 Agent 架构和编排技术