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deerwork-ai/deer-workflow

★ 406TypeScriptMIT

작업 순서는 TypeScript 코드가 정하고, 각 단계 안의 실제 판단은 Codex 같은 AI 에이전트에게 맡기는 워크플로우 런타임

deer-workflow는 전체 실행 흐름과 단계, 오류 처리를 사람이 검토할 수 있는 TypeScript 코드로 작성하고, 각 노드 안에서 필요한 의미 판단 작업만 Codex, Claude Code, Pi 같은 코딩 에이전트에게 맡기는 오픈소스 런타임이다. AI 에이전트가 대화만으로 다음 행동을 자유롭게 정하게 두는 대신 실행 경로를 코드로 고정해두고, 원하는 작업을 자연어로 설명하면 실행 가능한 워크플로우 파일을 자동 생성해준다. 이 프로젝트는 DeerFlow 3.0(별칭 DeerWork)을 위한 시범 프로젝트로 소개된다.

무엇을 하는 레포인가

  1. 접근 방식: 코드가 유효한 실행 경로와 실패 처리를 정의하고, 에이전트는 각 노드 내부의 의미 작업만 수행하는 '그래프 엔지니어링' 방식
  2. 사용법: Bun을 설치하고 Codex CLI에 로그인한 뒤, 'deer-workflow create' 명령에 자연어로 원하는 작업을 설명하면 실행 가능한 TypeScript 워크플로우 파일이 생성됨
  3. 교체 가능한 에이전트: 기본 실행기는 Codex CLI이지만 Claude Code와 Pi가 내장되어 있고, 공개된 에이전트 인터페이스를 통해 다른 코딩 에이전트도 연동 가능
  4. 관찰 가능성: 대화형 실행에서는 단계별 상태를 보여주는 터미널 화면(TUI)을 제공하고, 자동화·CI 환경에서는 한 줄에 하나씩 JSON 이벤트를 출력하는 JSONL 스트림을 제공
  5. 포함된 예제: 주제를 병렬로 조사해 보고서를 만드는 Deep Research 워크플로우, 기획부터 초안 작성·검토까지 진행하는 Blog Writer 워크플로우

왜 중요한가

AI 에이전트 자동화를 만들 때 대화 기반의 예측 불가능한 판단과 업무 로직이 뒤섞이면 디버깅과 검토가 어려워지는데, 제어 흐름을 일반 코드로 두고 에이전트만 교체 가능하게 만들면 더 예측 가능하고 검증 가능한 시스템을 만들 수 있다. 또한 이 프로젝트가 DeerFlow 차기 메이저 버전의 시범판이라는 점에서 DeerFlow를 지켜보는 이들에게도 의미가 있다.

이 레포의 용어

  • 그래프 엔지니어링(Graph Engineering) · 코드가 실행 경로(그래프)를 정의하고 AI 에이전트는 각 노드 안의 의미 작업만 처리하는 접근 방식
  • 코딩 에이전트(Coding Agent) · Codex CLI, Claude Code, Pi처럼 스스로 코드를 작성하거나 실행하는 AI 시스템
  • TUI(터미널 UI) · 대화형 실행 중 단계별 진행 상황을 보여주는 터미널 화면
  • JSONL 이벤트 스트림 · 한 줄에 JSON 형식 이벤트 하나씩 출력하는 로그 방식으로 자동화·CI 파이프라인에 사용
  • 하니스(Harness) · 특정 코딩 에이전트(Codex, Claude, Pi)를 워크플로우 런타임에 연결해주는 통합 계층

레포 원문 소개 (영문)

An open-source graph engineering runtime that keeps orchestration in TypeScript and delegates semantic work to replaceable Agent runtimes.

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