🦌 DeerFlow Node.js

Node.js 版本的 DeerFlow - 深度探索和高效研究流程框架，原 Python 版本

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📦 Monorepo 结构

这是一个使用 pnpm workspaces 管理的 monorepo 项目：

deer-flow-node/
├── packages/
│   ├── server/          # 后端 API 服务 (Fastify + TypeScript)
│   └── web/             # 前端 Web 应用 (Next.js + React)
├── package.json         # 根配置文件
├── pnpm-workspace.yaml  # pnpm workspace 配置
└── tsconfig.json        # TypeScript 根配置

🚀 快速开始

前置要求

• Node.js >= 18.0.0
• pnpm

安装依赖

# 克隆项目
git clone https://github.com/xingxinglieo/deer-flow-node
cd deer-flow-node

# Node.js >= 18.0.0
nvm use 20 

# 锁定 pnpm 版本
corepack enable

# 安装所有依赖
pnpm i

环境配置

编辑 .env 文件，填入你的 API 密钥，必要配置 ：

1. 模型 OPENAI_API_KEY,OPENAI_BASE_URL,OPENAI_MODEL
2. AI 搜索 TAVILY_API_KEY

packages/server/.env

# 服务端配置
# SERVER_PORT=8000
# SERVER_HOST=localhost
# NODE_ENV=development

# DEBUG=true

# OpenAI 配置，已测试服务商 阿里云千问、豆包、硅基流动
# OPENAI_API_KEY=xxx
# OPENAI_BASE_URL=xxx
# OPENAI_MODEL=xxx

# Web 抓取配置，仅支持 Tavily，支持多个 Tavily Key 逗号分割
# Tavily Search API
# TAVILY_API_KEY=tvly-dev-abcd,tvly-dev-efgg

# JINA_API_KEY=your_jina_api_key_here
# USER_AGENT=DeerFlow/1.0

# langsmith
# LANGSMITH_TRACING=true
# LANGSMITH_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com"
# LANGSMITH_API_KEY=xxx
# LANGSMITH_PROJECT="xxx"

packages/web/.env

# 前端请求接口 BASE_URL，与 server 一致
NEXT_PUBLIC_API_URL=http://localhost:8000/api
# 端口配置
PORT=3000

开发模式

# 同时启动服务端和前端 (推荐)
pnpm dev

构建和部署

# 构建所有包
pnpm build

# 生产环境启动 (使用 Node.js 直接运行)
pnpm start

🏗️ 技术栈

服务端 (@deerflow/server)

• 运行时: Node.js 18+ + TypeScript
• Web 框架: Fastify + WebSocket
• AI 集成: LangChain + LangGraph + OpenAI
• 爬虫工具: Jina
• 文档处理: Mozilla Readability + Turndown + markdown-it
• 代码运行: js + vm2
• 数据处理: danfojs-node + mathjs
• 日志: Winston
• 构建工具: TypeScript Compiler + tsc-alias
• 开发工具: tsx (开发服务器) + Jest (测试) + dotenvx (环境变量)

前端 (@deerflow/web)

• 框架: Next.js 15 + React 19 + TypeScript
• 样式: Tailwind CSS + CSS Modules
• UI 组件: Radix UI + Custom Components
• 状态管理: Zustand + React Context
• 动画: Framer Motion + Magic UI
• 编辑器: ProseMirror (富文本编辑)
• 实时通信: Socket.IO Client
• 工具库: clsx + cn (样式工具)

🎯 功能模块

✅ 已复刻功能

核心工作流引擎

• ✅ LangGraph 状态管理：多智能体协作状态流转
• ✅ 智能体节点系统：模块化的智能体节点架构
• ✅ 条件路由逻辑：基于状态的智能路由决策

智能体角色

• ✅ 协调员 (Coordinator)：任务分发和流程控制
• ✅ 规划师 (Planner)：研究计划制定和步骤拆解
• ✅ 报告员 (Reporter)：最终报告生成和格式化
• ✅ 研究团队 (Research Team)：任务分配和协作管理
• ✅ 研究员 (Researcher)：信息收集和分析
• ✅ 程序员 (Coder)：代码执行和数据处理
• ✅ 人工反馈 (Human Feedback)：交互式用户反馈
• ✅ 背景调研员 (Background Investigator)：背景信息收集

前端界面

• ✅ 聊天界面：流式对话交互
• ✅ 设置面板：系统配置管理

工具集成

• ✅ 网页爬虫：JINA 爬取网页
• ✅ AI 搜索：Tavily API 集成
• ✅ 代码执行：安全的 JS 代码沙箱环境
• ✅ MCP 支持：支持加载 MCP，仅支持 SSE

回放

• ✅ 回放录制：自动录制回放，仅开发模式可用

📋 待开发功能

前端界面

• ⏳ 聊天界面：思考模式支持

RAG (检索增强生成)

• 🚧 文档检索：客户端暂不支持

多媒体生成

• ⏳ PPT 生成：自动化演示文稿制作
• ⏳ 播客生成：文本转语音播客制作
• ⏳ 文档优化：智能文档润色和改进

📄 许可证

本项目基于 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情