Он оркестрирует суб-агентов, долгосрочную память и изолированные песочницы для задач, которые могут идти от нескольких минут до нескольких часов.
Что под капотом:
🔵 Built on LangGraph + LangChain (понять бы что это)
🔵 Система skills - каждый skill это Markdown-файл с workflow, best practices и ссылками. Подгружаются (только когда нужны) и не жрут контекст
🔵 Sub-agents - спавнит дочерних агентов для сложных multi-step задач
🔵 Sandboxed execution - полноценная изолированная песочница (Docker / local / k8s) с реальной файловой системой
🔵 Long-term memory + checkpointing - не теряет прогресс даже при крашах
🔵 Контекст-инжиниринг - динамически управляет окном (summarization + offload)
🔵 Claude Code - подключается одной командой через skill
claude-to-deerflow (не проверял)🔵 MCP Server support (Model Context Protocol) - легко добавлять свои инструменты
🔵 IM channels - работает с Telegram, Slack, Feishu и другими мессенджерами
Ссылка: https://github.com/bytedance/deer-flow
Сайт: https://deerflow.tech
Сам пока я ещё не тестил, занят был. Но фидбеки неплохие, в след посте сравню его с гермесом