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DeerFlow Docker Desktop 部署教程

核心思路：下载官方仓库 → 把两个示例配置改名成正式配置并填上模型 → 写.env→ 用 Docker Compose 启动。

1 准备

• 安装并启动Docker Desktop（自带 Docker Compose v2，macOS / Windows 均可）。

• 准备一个 LLM 的 API Key（OpenAI / 火山方舟豆包 / GLM / DeepSeek / Claude 等均可）。

2 下载官方仓库

方式 A（推荐，能随时更新）

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

方式 B（免装 git）
在 GitHub 页面https://github.com/bytedance/deer-flow点绿色Code → Download ZIP，解压后进入deer-flow目录。

3 把两个示例配置改名（关键步骤）

仓库根目录下有config.example.yaml和extensions_config.example.json两个示例文件，需要复制并改名为正式配置文件名：

在仓库根目录执行（macOS/Linux 或 Windows 的 Git Bash / WSL）：

cp config.example.yaml config.yaml cp extensions_config.example.json extensions_config.json

Windows 直接用资源管理器选中文件复制 → 粘贴，再改名去掉.example即可。

• config.yaml：后端主配置（模型、沙箱、工具、内存等），DeerFlow 默认从仓库根目录读取它。

• extensions_config.json：MCP 服务器和技能的启用状态，独立于config.yaml，默认位置是仓库根目录。复制过去即可用（里面所有 MCP 服务器默认enabled: false，不启用也无妨）。

4 编辑config.yaml填模型

打开config.yaml，找到models:段，取消注释（去掉#）并按需修改一个模型条目。示例（OpenAI）：

models: - name: gpt-4 display_name: GPT-4 use: langchain_openai:ChatOpenAI model: gpt-4 api_key: $OPENAI_API_KEY

换成国内可用的话，示例文件里也内置了豆包（Volcengine）、GLM、DeepSeek、Kimi 等模板，挑一个填上你的 API Key 即可。

5 创建.env环境变量文件

在仓库根目录新建.env（和config.yaml同级），写入：

OPENAI_API_KEY=sk-你的key DEER_FLOW_ROOT=你的deer-flow绝对路径 BETTER_AUTH_SECRET=openssl rand -base64 32 生成的强随机串 BETTER_AUTH_URL=http://localhost:2026

• DEER_FLOW_ROOT必须填仓库的绝对路径（数据会挂载到这里）。Windows 下填如C:\Users\你\deer-flow；macOS 填如/Users/你/deer-flow。

• BETTER_AUTH_SECRET至少 32 字符，可用命令openssl rand -base64 32生成。

• compose 文件会通过env_file: ../.env自动加载它。

6 用 Docker Desktop 启动

在deer-flow目录打开终端（Windows 用 PowerShell/CMD，macOS 用 Terminal），执行：

export DEER_FLOW_ROOT=你的deer-flow绝对路径 docker compose -f docker/docker-compose-dev.yaml up --build

• 首次会自动构建并启动nginx / 前端 /gateway（含 Agent 运行时）等服务。

• 之后想放后台运行，用-d代替--build：docker compose -f docker/docker-compose-dev.yaml up -d。

• 启动后打开Docker Desktop，在左侧 Containers 里能看到deer-flow的容器在运行。

7 验证

• 浏览器访问http://localhost:2026开始使用。

• 或验证 API：curl http://localhost:2026/api/models，返回你的模型列表即部署成功。