# Как поставить DeerFlow и проверить, что он работает

DeerFlow от ByteDance - это попытка собрать полноценную систему управления агентами: с subagents, sandbox, memory, tools и skills. То есть не "ответь мне на вопрос", а "разбей задачу, создай исполнителей, проконтролируй и доведи до результата".

- GitHub: https://github.com/bytedance/deer-flow
- Install.md: https://github.com/bytedance/deer-flow/blob/main/Install.md
- Quick Start: https://deerflow.tech/en/docs/application/quick-start

## 1. Понять, когда он нужен

DeerFlow имеет смысл не для простого "напиши пост", а для длинных задач:

ресерч на несколько источников, сравнение инструментов, анализ рынка, подготовка технического плана, генерация и проверка кода, задачи, где нужны несколько субагентов, автономная работа с памятью, инструментами и sandbox

## 2. Склонировать репозиторий

```
git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git
cd deer-flow
```

## 3. Проверить требования

Для локального запуска нужны:

Python 3.12+, Node.js 22+, uv, pnpm, nginx, LLM API key

Проверка:

```
make check
```

## 4. Быстрый локальный путь

```
make setup
make install
make dev
```

После запуска веб-интерфейс должен открываться на:

```
http://localhost:2026
```

## 5. Docker-путь

Если Docker доступен, официальный Install.md советует безопасный путь через Docker:

```
make config
make docker-init
make docker-start
```

## 6. Настроить модель и ключи

Минимально нужно указать хотя бы одну модель в config.yaml и добавить API-ключи.

Проверить:

- [ ] создан ли config.yaml
- [ ] есть ли модель в секции models
- [ ] не остались ли плейсхолдеры вместо ключей
- [ ] выбран ли sandbox mode
- [ ] понятно ли, какой провайдер LLM используется

## 7. Дать первую тестовую задачу

Хороший тест для DeerFlow:

```
Параллельно исследуй три векторные базы данных: pgvector, Qdrant и Weaviate. Для каждой найди: 1. производительность; 2. стоимость; 3. удобство запуска; 4. ограничения; 5. когда выбирать. Запусти отдельного subagent на каждую базу, затем сведи всё в общую таблицу и дай рекомендацию для RAG-проекта.
```

## 8. Проверить, что это не просто чат

После запуска должно быть видно:

- 01 «задача разбилась на подзадачи»
- 02 «subagents работают параллельно»
- 03 «есть промежуточные статусы»
- 04 «результат собирается в общий вывод»
- 05 «агент не теряет контекст между шагами»
- 06 «есть понятный финальный отчет»

---

Источник: https://localhost:3000/m/kak-postavit-deerflow-i-proverit-chto-on-realno-rabotaet