# DeerFlow: ejecuta tareas con subagentes, memoria y sandboxes

> Coordina trabajo de investigación y generación de entregables con herramientas, memoria y entornos de ejecución configurables.

Verificado el 27 oct 2026.

## Qué es

DeerFlow es un arnés de agentes publicado por ByteDance. La versión 2 coordina subagentes, memoria y sandboxes mediante skills extensibles para realizar tareas de varios pasos.

## Para qué te sirve

- Cuando una investigación requiere reunir fuentes y elaborar un entregable con herramientas.
- Cuando quieres estudiar la separación entre agente principal y especialistas.
- Cuando necesitas elegir el entorno donde el agente ejecuta código y manipula archivos.

## Cómo funciona

El sistema combina un backend de agentes, una interfaz y proveedores de ejecución. La configuración determina modelos, búsquedas y tipo de sandbox. Los conectores y los subagentes amplían el trabajo que puede realizar cada sesión.

La versión 2 es una reescritura: el proyecto de investigación original continúa en la rama `main-1.x`. Los comandos y ajustes de esa versión no deben mezclarse con los de la actual.

## Antes de empezar

El desarrollo local declara Python 3.12 y Node.js 22 o posteriores. La ruta Docker pide Compose 2.24 o posterior. El README recomienda dimensionar la máquina según el uso y empezar con pocos trabajos simultáneos; alojar un modelo local requiere recursos adicionales.

## Límites y alternativas

Un sandbox configurable no implica aislamiento idéntico en todas las modalidades. Revisa montajes, redes y herramientas accesibles antes de delegar una tarea. Las búsquedas y modelos externos pueden recibir datos del trabajo aunque el resto del sistema esté alojado por ti.

## Recursos

- [Repositorio y README](https://github.com/bytedance/deer-flow) - 84450 estrellas; licencia detectada por GitHub: MIT.
- [Licencia](https://github.com/bytedance/deer-flow/blob/main/LICENSE) - Consulta sus condiciones antes de reutilizar el proyecto.