Deer Workflow：字节跳动开源的 TypeScript Graph Engineering 运行时，用代码编排 AI Agent 工作流-无双技术网

在 AI Agent 遍地开花的 2026 年，一个越来越尖锐的问题是：如何可靠地编排多个 Agent 协同工作？

提示词越写越长，Agent 行为越来越不可预测，调试时面对的是一团乱麻的对话历史。字节跳动 DeerFlow 团队给出的答案是：把控制流写进代码，让 Agent 只负责语义工作。

deer-workflow 是 DeerFlow 3.0（DeerWork）的试点项目，一个基于 TypeScript 的开源 Graph Engineering（图工程）运行时——用代码定义工作流的执行路径，把具体的推理、生成等”语义工作”交给可替换的 Coding Agent。

核心设计理念：Graph Engineering

传统 Agent 工作流有两大痛点：

控制流隐藏在对话中——Agent 自己决定先做什么后做什么，出了问题你只能靠”提示词调试”，毫无可复现性
Agent 绑定厂商——写完的 Workflow 高度依赖某个特定 Agent Runtime（比如 Codex 或 Claude Code），换一个就废了

deer-workflow 的思路很简单粗暴：

代码即计划——控制流、阶段、输入校验、失败处理全部写入 TypeScript，可审阅、可测试、可版本控制
Agent 可替换——Codex CLI 是默认 Runtime，内置 Claude Code 支持，公共 Agent 接口保持厂商中立
执行可观察——交互式运行提供实时阶段感知 TUI，自动化场景输出稳定的 JSONL 事件流

快速上手

环境要求：Bun + Codex CLI

# 全局安装
bun install --global @deerwork-ai/deer-workflow

# 用自然语言创建 Workflow
deer-workflow create \
  "创建一个接收 topics 字符串数组的 Workflow，并行研究每个主题，最后汇编成报告" \
  > workflow.ts

# 运行
deer-workflow run ./workflow.ts \
  --input '{"topics":["Agent Skills","Dynamic Workflows"]}'

创建命令会调用内置的 workflow-creator Skill，让 Codex 自动生成可运行的 TypeScript 模块。运行时会启动交互式 TUI，实时展示各阶段的执行状态和 Markdown 日志。服务器/CI 环境下加 --print 则输出 JSONL 事件流，方便接入自动化流程。