import { Callout, Cards, Steps } from "nextra/components";

# 快速上手

<Callout type="info" emoji="⚡">
  大约 10 分钟即可在本地运行 DeerFlow 应用。你需要一台安装了 Python 3.12+、Node.js 22+ 的机器，以及至少一个 LLM API Key。
</Callout>

本指南引导你使用 `make dev` 工作流在本地机器上启动 DeerFlow 应用。所有四个服务（LangGraph、Gateway、前端、nginx）一起启动，通过单个 URL 访问。

## 前置条件

检查所有必需工具是否已安装：

```bash
make check
```

必需工具：

| 工具 | 最低版本 |
|---|---|
| Python | 3.12 |
| uv | 最新版 |
| Node.js | 22 |
| pnpm | 10 |
| nginx | 任何近期版本 |

在 macOS 上，使用 `brew install python uv node pnpm nginx` 安装。在 Linux 上，使用你的发行版包管理器。

## 步骤

<Steps>

### 克隆仓库

```bash
git clone https://github.com/bytedance/deer-flow.git
cd deer-flow
```

### 安装依赖

```bash
make install
```

这会安装后端 Python 依赖（通过 `uv`）和前端 Node.js 依赖（通过 `pnpm`）。

### 创建配置文件

```bash
cp config.example.yaml config.yaml
```

然后编辑 `config.yaml` 至少添加一个模型：

```yaml
models:
  - name: gpt-4o
    use: langchain_openai:ChatOpenAI
    model: gpt-4o
    api_key: $OPENAI_API_KEY
    request_timeout: 600.0
    max_retries: 2
    supports_vision: true
```

启动前设置对应的环境变量：

```bash
export OPENAI_API_KEY=sk-...
```

查看[配置](/docs/application/configuration)页面了解其他模型提供商的示例。

### 启动所有服务

```bash
make dev
```

这会启动：
- LangGraph 服务，端口 `2024`
- Gateway API，端口 `8001`
- 前端，端口 `3000`
- nginx 反向代理，端口 `2026`

在浏览器中打开 [http://localhost:2026](http://localhost:2026)。

### 停止所有服务

```bash
make stop
```

</Steps>

## `make dev` 做了什么

- 首先停止已有的服务进程（在启动被中断后安全运行）。
- 每个服务在后台启动，日志写入 `logs/` 目录。
- nginx 通过端口 `2026` 代理所有流量，所以你只需要一个 URL。

日志文件：

| 服务 | 日志文件 |
|---|---|
| LangGraph | `logs/langgraph.log` |
| Gateway | `logs/gateway.log` |
| 前端 | `logs/frontend.log` |
| nginx | `logs/nginx.log` |

<Callout type="tip">
  如果有问题，先检查日志文件。大多数启动错误（缺失 API Key、配置解析失败）会出现在 <code>logs/langgraph.log</code> 或 <code>logs/gateway.log</code> 中。
</Callout>

<Cards num={2}>
  <Cards.Card title="部署指南" href="/docs/application/deployment-guide" />
  <Cards.Card title="配置" href="/docs/application/configuration" />
</Cards>
