DeerFlow 2.0 - ByteDanceのオープンソース超知能エージェントフレームワーク - AiBoss

DeerFlow 2.0とは何ですか？

DeerFlow 2.0は、ByteDanceが開発したオープンソースのスーパーエージェントフレームワークです。「メインエージェント + 11層のミドルウェアチェーン + 動的サブエージェント」アーキテクチャを採用し、LangGraphを介したマルチエージェント連携を実現しています。このフレームワークには、詳細な調査、データ分析、音声/動画制作など、10種類以上のプラグイン可能なスキルが含まれており、Docker/Kubernetesの隔離されたサンドボックス実行をサポートしています。Lark、Telegram、Slackにネイティブに対応し、パブリックIPアドレスなしで実行できます。バージョン2.0では、単一の調査ツールから汎用エージェントランタイムへとアップグレードされ、数分から数時間にわたる複雑なタスク処理をサポートし、ウェブサイト、PPT、コミックなどのコンテンツをワンクリックで生成できます。

DeerFlow 2.0の主な機能

インテリジェントエージェントアーキテクチャ本システムは、メインのインテリジェントエージェントによる全体計画と、動的なサブインテリジェントエージェントによる並列実行という協調モードを採用することで、複雑なタスクの効率的な分解と協調処理を実現します。
プラグイン可能なスキルシステム本ソフトウェアには、詳細な調査、データ分析、PPT作成、Webデザインなど、10以上のスキルモジュールが含まれており、MCPインターフェースとPython関数を通じて、ユーザーが新しい機能をカスタマイズおよび拡張できるようにサポートしています。
サンドボックスの実装本システムは、ローカル、Docker、Kubernetesの3つの実行モードを提供します。ByteDance AIO Sandboxをベースとしており、各タスクごとに独立したコンテナ環境を作成することで、実行のセキュリティとリソースの分離を確保します。
コンテキストエンジニアリングこのシステムは、自動要約圧縮、中間結果の外部保存、サブタスクのレート制限などのメカニズムを通じて、長時間実行されるタスクにおけるコンテキストウィンドウ不足の問題に体系的に対処します。
長期記憶ユーザープロファイル、設定、蓄積された知識をセッション間で永続的に保存する機能をサポートしており、すべてのデータはローカルに保存され、完全にユーザーの管理下にあります。
IMチャネル統合Lark、Telegram、Slackという3つの主要なインスタントメッセージングプラットフォームとネイティブに互換性があり、パブリックIPアドレスを必要とせずにコマンドを介してインテリジェントエージェントとやり取りできます。
複数機種対応OpenAI、Gemini、DeepSeek、Doubao Seedといった主流の大規模モデルをサポートし、統一された設定インターフェースを通じて、さまざまな基盤機能を柔軟に切り替えることができます。

DeerFlow 2.0に関する重要な情報と使用要件

プロジェクトの背景ByteDanceのオープンソースの超知能エージェントフレームワーク。MITライセンスの下でライセンスされています。
リリース時間バージョン2.0は2026年2月28日に正式にリリースされ、同日中にGitHubのトレンドチャートでトップに躍り出た。
コアポジショニング高度な研究ツールが、バージョン1.0から汎用インテリジェントエージェントランタイム（Super Agent Harness）へと完全にアップグレードされました。
タスク能力研究、コーディング、制作など、さまざまなシナリオに対応し、数分から数時間にわたる複雑な複数ステップのタスクの処理をサポートします。
Python版システムにPython 3.12以降がインストールされている必要があります。
Node.js バージョンシステムにNode.jsバージョン22以上がインストールされている必要があります。
パッケージマネージャーフロントエンドおよびバックエンドのパッケージ管理ツールとして、pnpmとuvをインストールする必要があります。

DeerFlow 2.0の使い方

リポジトリのクローン作成：埋め込む git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git プロジェクトをローカルマシンにクローンし、プロジェクトディレクトリに移動してください。 cd deer-flow。
構成を生成する：走る make config 自動生成 config.yaml そして .env 設定ファイル。
構成モデル：編集 config.yaml ファイル内に、必要なモデル（GPT-4、Gemini、DeepSeek、Doubaoなど）を追加し、モデル名、APIタイプ、キー変数などのパラメータを設定します。
キーを設定：存在する .env ファイル内の各サービスプロバイダーのAPIキーを入力してください。例：... OPENAI_API_KEY=your-key。
展開方法を選択してください
- ドッカーメソッド：埋め込む make docker-init サンドボックスイメージをプルしてから実行してください。 make docker-start サービスを開始します。
- ローカルメソッド：埋め込む make check 実行前に依存関係を確認してください。 make install 依存関係をインストールし、最後に実行します。 make dev サービスを開始します。
アクセス利用状況ブラウザを開き、http://localhost:2026 にアクセスしてウェブインターフェースに入ります。タスクコマンドを入力して使用を開始してください。
IMチャネルへのアクセス：存在する config.yaml Lark、Telegram、またはSlackの設定を有効にし、対応するプラットフォームのアプリID、キー、およびその他のパラメータを設定すると、チャットソフトウェアのコマンドを介してDeerFlowとやり取りできるようになります。

DeerFlow 2.0プロジェクトのアドレス

プロジェクト公式サイト：https://deerflow.tech
GitHubリポジトリ：https://github.com/bytedance/deer-flow

DeerFlow 2.0と類似の競合製品との比較

比較対象寸法	DeerFlow 2.0	JVSクロー（アリババ）	QClaw（テンセント）
開発者	ByteDance	アリババクラウド	テンセント
オープンソースライセンス	MIT（完全オープンソース）	非公開ソース	非公開ソース
コアアーキテクチャ	メインエージェント + 11層のミドルウェアチェーン + 動的サブエージェント	OpenClawカプセル化に基づく	ミニマルなOpenClawカプセル化に基づいています
展開方法	Docker/ローカル/Kubernetesに対応し、プライベートデプロイメントをサポートします。	クラウドベースのアクセスには招待コードが必要です。	応募はテンセントのチャネルを通じて行う必要があります。
サンドボックスメカニズム	ByteDance AIO Sandbox、3段階の隔離	OpenClawサンドボックスの継承	OpenClawサンドボックスの継承
スキル拡張	プラグイン可能なスキルシステム、カスタマイズに対応	プリセットスキル + カスタム拡張	事前設定されたスキル + インスピレーションプラザ
IM統合	Lark、Telegram、Slackはネイティブでこれをサポートしている。	現在、ネイティブのインスタントメッセージング機能はサポートされていません。	WeChatミニプログラム「QClaw Butler」
記憶力	長期記憶、ローカルストレージ	OpenClawのメモリ機構を継承する	OpenClawのメモリ機構を継承する

DeerFlow 2.0のアプリケーションシナリオ

綿密な調査複数の情報源から情報を自動的に収集し、調査レポートを作成するため、学術研究、競合分析、業界調査といった複雑な情報処理タスクに適しています。
ウェブ開発ワンクリックで完成度の高い配信可能なウェブサイトページを生成でき、UIデザインからフロントエンドコードまでの全プロセスを自動化します。例えば、サッカーリーグの公式サイトや3Dインタラクティブ天気予報インターフェースなどが挙げられます。
コンテンツ作成複雑な概念を子供にも分かりやすい教育用漫画に変換したり、PPT、ポッドキャストのスクリプト、ビデオコンテンツなどのマルチメディア資料を自動生成したりできます。
データ分析データクレンジング、視覚化チャートの生成、ビジネスインテリジェンスレポートの作成など、データ駆動型のタスクを自動的に実行します。