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WASPWASP

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

cd deer-flow/backend
uv sync

创建配置

创建一个最小的 config.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：

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

cd backend
uv run python my_agent.py

下一步

为什么选择 WASP