本文档介绍如何在 Windows 系统上不使用 Docker 和 Nginx 直接启动 DeerFlow 项目。

• Python 3.12+
• uv (Python 包管理器) - 安装: pip install uv
• Node.js 22+
• pnpm - 安装: npm install -g pnpm
• mingw32-make (可选，用于替代 make 命令) - 安装 MinGW 后可用

使用 mingw32-make 代替 make:

mingw32-make config

或者手动复制配置文件:

copy config.example.yaml config.yaml
copy .env.example .env
copy frontend\.env.example frontend\.env

编辑 .env 文件，设置必要的 API 密钥:

# 模型 API 密钥 (至少配置一个)
OPENAI_API_KEY=your-openai-api-key
# 或其他模型
VOLCENGINE_API_KEY=your-volcengine-api-key
DEEPSEEK_API_KEY=your-deepseek-api-key

# 搜索工具 API 密钥
TAVILY_API_KEY=your-tavily-api-key
JINA_API_KEY=your-jina-api-key

# CORS 配置 (允许前端跨域访问)
CORS_ORIGINS=http://localhost:3000,http://localhost:3001,http://localhost:2026

编辑 frontend\.env 文件，修改为直接连接后端服务:

# 直接连接后端服务（不使用 Nginx 代理）
NEXT_PUBLIC_BACKEND_BASE_URL="http://localhost:8001"
NEXT_PUBLIC_LANGGRAPH_BASE_URL="http://localhost:2024"

编辑 config.yaml 文件，配置至少一个模型:

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

  # 或使用火山引擎模型
  - name: doubao-seed-1.8
    display_name: Doubao-Seed-1.8
    use: deerflow.models.patched_deepseek:PatchedChatDeepSeek
    model: doubao-seed-1-8-251228
    api_base: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
    api_key: $VOLCENGINE_API_KEY
    supports_thinking: true
    supports_vision: true

需要开启 3 个终端 分别启动服务。

cd backend
uv sync
uv run langgraph dev --no-browser --allow-blocking

cd backend
uv run uvicorn app.gateway.app:app --host 0.0.0.0 --port 8001 --reload

cd frontend
pnpm install
pnpm dev

启动完成后，打开浏览器访问: http://localhost:3000

如果出现 CORS policy 错误，确保:

1. .env 文件中配置了 CORS_ORIGINS=http://localhost:3000
2. Gateway API 已添加 CORS 中间件 (已在 backend/app/gateway/app.py 中配置)
3. 重启 Gateway API 服务

如果前端仍然尝试连接 localhost:2026，检查:

1. frontend\.env 文件是否正确配置
2. 重启前端服务 (Next.js 只在启动时读取环境变量)

如果 LangGraph 启动失败，检查:

1. config.yaml 中至少配置了一个有效模型
2. 对应的 API 密钥已在 .env 中设置

1. Sandbox 模式: 默认使用 LocalSandboxProvider，代码直接在本机执行
2. 数据持久化: 会话状态保存在 backend/checkpoints.db (SQLite)
3. 日志位置: 各服务日志输出到各自终端