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DeerFlow
Orquestrador de super-agentes open-source da ByteDance — pesquisa profunda, sub-agentes paralelos e memória persistente em um só fluxo.
⚠ Problema
Coordenar múltiplos agentes para tarefas complexas de pesquisa, geração de conteúdo e automação exige sub-agentes paralelos com contextos isolados, memória de longo prazo e sandboxes isolados — sem explodir o contexto do modelo.
✓ O que resolve
Harness de super-agente (rewrite v2.0) construído sobre LangGraph que decompõe tarefas automaticamente, delega para sub-agentes em paralelo com contextos isolados, executa em sandboxes (Docker/K8s/local), mantém memória persistente cross-session e carrega skills em Markdown progressivamente para preservar tokens.
Como começar
- 1 Clone o repositório e entre no diretório.
- 2 Gere configuração: make config
- 3 Configure modelos e APIs em config.yaml e .env
- 4 Docker (recomendado): make docker-init && make docker-start
- 5 Local: make check && make install && make dev
- 6 Acesse em http://localhost:2026
Para que serve
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Pesquisa Profunda Sub-agentes exploram fontes em paralelo e sintetizam resultados em relatórios com citações — horas de pesquisa em minutos.
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Geração de Conteúdo Cria relatórios, slides, páginas web e documentos técnicos a partir de prompts — com geração de imagens e vídeos integrada.
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Memória de Longo Prazo Persiste perfis de usuário, preferências e padrões de workflow entre sessões com deduplicação automática.