5 ポイント 投稿者 xguru 5 시간 전 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • Sub-Agentオーケストレーションにより、リサーチ、コーディング、コンテンツ生成など数分〜数時間かかる複合タスクを自動で分解・並列処理するオールインワンのエージェントハーネスをオープンソース化
  • v1(Deep Researchフレームワーク)とはコードを共有しない完全な書き直しであり、LangGraphとLangChainを基盤に構築
  • 拡張可能なスキルシステム: MarkdownファイルベースのAgent Skillにより、リサーチ、レポート、スライド、Webページ、画像/動画生成などを標準提供し、カスタムスキルの追加・置換・組み合わせが可能
  • スキルは段階的ローディング方式で必要なときだけコンテキストに読み込まれるため、トークンに敏感なモデルでも効率的に動作
  • タスクごとの独立したサンドボックス実行環境を提供 — ファイルシステム(uploads/workspace/outputs)、シェル実行、画像参照まで備えた実際のコンピュータ環境
    • AioSandboxProviderで隔離されたDockerコンテナを実行し、LocalSandboxProviderではホストのbashはデフォルトで無効
  • Long-Term Memory: セッション間でユーザープロファイル・好み・技術スタックをローカルに永続保存し、重複項目の自動スキップをサポート
  • Context Engineering: サブエージェントごとの分離コンテキスト、完了タスクの要約、中間結果のファイルシステムへのオフロード、Strict Tool-Call Recoveryによりコンテキストウィンドウ超過を防止
  • 6つのIMチャネル統合: Telegram、Slack、Feishu/Lark、WeChat、WeCom、DingTalk — 公開IPなしで自動起動でき、チャネルごとにユーザーのカスタムエージェントを指定可能
  • MCPサーバー拡張をサポート(OAuthトークンフローを含む)し、Claude Codeターミナルからclaude-to-deerflowスキルで直接連携可能
  • make setupインタラクティブウィザードにより約2分で設定完了、OpenAI・OpenRouter・vLLM・Codex CLI・Claude Code OAuthなど多様なLLMプロバイダーをサポート
  • LangSmithとLangfuseの同時トレーシングが可能で、Embedded Python ClientによりHTTPサービスなしでもライブラリとして利用可能
  • MITライセンス

1件のコメント

 
xguru 4 시간 전

1年前、1.0のときは https://ja.news.hada.io/topic?id=20886 という名前で上がっていましたが、
2.0になって完全に書き直され、すべて変わりましたね。