# 创建你的第一个 Harness

本教程介绍如何以编程方式使用 DeerFlow Harness Python SDK——直接在你的 Python 代码中导入和使用 DeerFlow，而不是通过 Web 界面。

## 前置条件

- Python 3.12+
- 已安装 `uv`
- 已克隆 DeerFlow 仓库

## 安装

```bash
cd deer-flow/backend
uv sync
```

## 创建配置

创建一个最小的 `config.yaml`：

```yaml
config_version: 6

models:
  - name: gpt-4o
    use: langchain_openai:ChatOpenAI
    model: gpt-4o
    api_key: $OPENAI_API_KEY

sandbox:
  use: deerflow.sandbox.local:LocalSandboxProvider

tools:
  - use: deerflow.community.ddg_search.tools:web_search_tool
  - use: deerflow.sandbox.tools:read_file_tool
  - use: deerflow.sandbox.tools:write_file_tool
```

## 编写代码

创建 `my_agent.py`：

```python
import asyncio
import os
from deerflow.client import DeerFlowClient
from deerflow.config import load_config

# 设置 API Key
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-..."

# 加载配置
load_config()

client = DeerFlowClient()

async def main():
    async for event in client.astream(
        thread_id="my-first-thread",
        message="用 Python 写一个斐波那契数列函数，包含文档字符串",
        config={
            "configurable": {
                "model_name": "gpt-4o",
            }
        },
    ):
        print(event)

asyncio.run(main())
```

## 运行

```bash
cd backend
uv run python my_agent.py
```

## 下一步

- [使用工具和技能](/docs/tutorials/use-tools-and-skills)
- [快速上手](/docs/harness/quick-start)