DeerFlow 2.0 — ByteDance의 장기 실행 SuperAgent 하네스

ByteDance가 DeerFlow 2.0을 완전 재작성해 공개했다. v1의 Deep Research 프레임워크와 코드를 공유하지 않으며, LangGraph와 LangChain 위에서 서브 에이전트를 묶어 리서치, 코딩, 콘텐츠 생성 같은 장기 작업을 분해·병렬 처리한다.

기본 제공되는 Markdown 기반 Agent Skill 시스템은 리서치, 보고서, 슬라이드, 웹 페이지, 이미지/비디오 생성까지 포괄한다. 커스텀 스킬을 추가·교체·조합할 수 있고, 필요한 시점에만 로드되는 progressive loading으로 토큰 사용을 줄이도록 설계했다.

작업 실행은 각 태스크별 독립 sandbox에서 이뤄진다.

• 파일시스템: uploads/workspace/outputs
• 기능: 셸 실행, 이미지 조회
• AioSandboxProvider: 격리된 Docker 컨테이너 실행
• LocalSandboxProvider: 호스트 bash 기본 비활성화

운영 기능도 강화했다.

• Long-Term Memory로 세션 간 사용자 프로필, 선호도, 기술 스택을 로컬에 영속 저장
• 중복 항목 자동 건너뛰기 지원
• 서브 에이전트별 격리 컨텍스트, 완료 태스크 요약, 중간 결과 파일시스템 오프로딩, Strict Tool-Call Recovery로 context window 초과를 방지

연동 범위도 넓다.

• Telegram, Slack, Feishu/Lark, WeChat, WeCom, DingTalk 6개 IM 채널 지원
• MCP 서버 확장과 OAuth 토큰 흐름 지원
• claude-to-deerflow 스킬로 Claude Code 터미널에서 직접 연동
• make setup 위저드로 약 2분 내 초기 설정
• OpenAI, OpenRouter, vLLM, Codex CLI, Claude Code OAuth 등 다양한 LLM 프로바이더 지원
• LangSmith와 Langfuse 동시 트레이싱
• Embedded Python Client 제공
• MIT 라이선스