deerwork-ai/deer-workflow
用TypeScript代码规定工作流程,把每一步里的实际判断交给Codex等AI智能体去做的运行时
deer-workflow是一个开源运行时,把整体执行流程、各阶段和错误处理写成可供人审查的TypeScript代码,只把每个节点内部需要的语义判断工作交给Codex、Claude Code、Pi等编码智能体来完成。它不让AI智能体仅凭对话自由决定下一步该做什么,而是把执行路径固定在代码里,用户只需用自然语言描述想要的任务,就能自动生成可运行的工作流文件。该项目被定位为DeerFlow 3.0(别名DeerWork)的先导项目。
它做什么
- 方法:代码定义合法的执行路径和失败处理,智能体只负责每个节点内部的语义工作,这种做法被称为'图工程(Graph Engineering)'
- 使用方式:安装Bun并登录Codex CLI后,通过'deer-workflow create'命令用自然语言描述需求,即可自动生成可运行的TypeScript工作流文件
- 可替换的智能体:默认运行时是Codex CLI,同时内置了Claude Code和Pi,并通过公开的智能体接口支持接入其他编码智能体
- 可观测性:交互式运行提供按阶段展示状态的终端界面(TUI),自动化或CI场景则可读取每行一个JSON事件的JSONL事件流
- 内置示例:并行调研多个主题并生成报告的Deep Research工作流,以及经过策划、撰写、审阅流程的Blog Writer工作流
为什么重要
在构建AI智能体自动化系统时,如果把基于对话的不可预测判断和业务逻辑混在一起,调试和审查会变得困难;把控制流程放进普通代码、同时保持智能体可替换,能让系统更可预测、更可审计。此外,由于该项目明确是DeerFlow下一个主要版本的先导项目,对关注DeerFlow的人也具有参考意义。
本仓库术语
- 图工程(Graph Engineering) · 由代码定义执行路径(图),AI智能体只处理每个节点内部语义工作的方法
- 编码智能体(Coding Agent) · 能够自主编写或执行代码的AI系统,例如Codex CLI、Claude Code、Pi
- 终端界面(TUI) · 交互式运行时在终端中显示的按阶段展示进度的界面
- JSONL事件流 · 每行输出一个JSON格式事件的日志方式,用于自动化和CI流水线
- 适配层(Harness) · 将特定编码智能体(Codex、Claude、Pi)接入工作流运行时的集成层
仓库简介（英文）
An open-source graph engineering runtime that keeps orchestration in TypeScript and delegates semantic work to replaceable Agent runtimes.
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