DeerFlow:字節跳動開源的超級代理框架,把 Agent 做成可長跑的研究系統
DeerFlow 是字節跳動開源的 Super Agent Harness,基於 Python 3.12 + LangGraph,透過沙箱、長期記憶、子代理、技能與訊息閘道協調長時任務。2026 年 2 月登上 GitHub 趨勢榜第一,目前超過 63,000 星,支援 Telegram/Slack/飛書等 IM、Claude Code 整合與多種搜尋後端。
DeerFlow 是字節跳動開源的 Super Agent Harness,基於 Python 3.12 + LangGraph,透過沙箱、長期記憶、子代理、技能與訊息閘道協調長時任務。2026 年 2 月登上 GitHub 趨勢榜第一,目前超過 63,000 星,支援 Telegram/Slack/飛書等 IM、Claude Code 整合與多種搜尋後端。
Agentic Engineering 不是讓 AI 寫更快的程式碼,而是讓軟體更快走完整個交付流程——透過多 agent 協作,壓縮跨團隊的協作摩擦。
按 GitHub Stars 排序,盤點 2026 年 15 個主流 AI Agent 框架的定位、特色與適用場景。不是排名,是地圖。
LangGraph 把 LLM 工作流程建模成有向圖,解決多輪迭代、條件分支、平行執行這些用線性 pipeline 做很痛的問題。
用 Cloudflare Workers AI(gemma-3-12b-it + bge-m3)打造可動態組裝的 RAG pipeline,14 個基礎 step + 6 個 LangGraph 專屬節點,三種策略圖(Baseline / Agentic / Plan-Execute)動態切換。