DeerFlow 2.0 本地部署与排坑实战指南
🦌 DeerFlow 2.0 本地化部署与排坑实战指南 文档维护： Hical 适用环境： Windows + Docker Desktop (企业内网管控环境) 📌 项目简介 DeerFlow 是一个强大的多智能体（Multi-Agent）协作框架，专为长时间运行的复杂自主任务设计（如自动化编码、深度调研、排障分析）。底层基于 LangGraph，支持沙盒（Sandbox）隔离执行。 🛠️ 部署前置准备 由于公司终端管控策略（如 IP-Guard 等防泄密软件）可能会禁用系统 WSL (Windows Subsystem for Linux) 或拦截 C 盘挂载，建议 Docker Desktop 配置如下： 禁用 WSL：若启动 Docker 报错，修改 %APPDATA%\Docker\settings.json，将 "wslEngineEnabled" 改为 false，强制使用 Hyper-V 引擎。 准备代码： 1 2 3 git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git cd deer-flow ⚙️ 核心配置修改 (避坑指南) 为了防止在启动和编译过程中出现各种“水土不服”的报错，在执行启动命令前，请务必完成以下 5 步修改： 配置根目录 .env：复制 .env.example 重命名为 .env，并在末尾追加以下关键变量： 1 2 3 4 5 6 # 大模型 Token ANTHROPIC_API_KEY=XXXXXX # 必须配置 Auth 组件的 Base URL，否则前端 SSR 渲染会报 500 错误！(端口固定为 2026) BETTER_AUTH_BASE_URL=http://localhost:2026 BETTER_AUTH_SECRET=glacier_network_super_secret_key_2026 配置大模型 config.yaml：复制 config.example.yaml 重命名为 config.yaml，配置内网模型： models: name: claude-sonnet-4-6 display_name: Claude Sonnet 4.6 (Claude Code OAuth) use: langchain_anthropic:ChatAnthropic model: claude-sonnet-4-6 api_key: $ANTHROPIC_API_KEY max_tokens: 8192 记得把系统默认的模型指向刚才配置好的这个内网模型 default_model: claude-sonnet-4-6 ...