DeerFlow スキル

HTTP API 経由で実行中の DeerFlow インスタンスと通信します。DeerFlow は LangGraph 上に構築された AI エージェント プラットフォームで、研究、コード実行、Web ブラウジングなど、複数のサブエージェントを調整します。

アーキテクチャ

DeerFlow は Nginx リバースプロキシの背後で、2 つの API サーフェスを公開しています:

サービス	直接ポート	プロキシ経由	用途
Gateway API	8001	$DEERFLOW_GATEWAY_URL	REST エンドポイントと組み込みエージェント ランタイム
LangGraph互換API	8001	$DEERFLOW_LANGGRAPH_URL	エージェント スレッド、実行、ストリーミング

環境変数

すべての URL は環境変数を使ってカスタマイズできます。リクエストを実行する前に、必ずこれらの環境変数を読み込んでください。

変数	デフォルト	説明
DEERFLOW_URL	http://localhost:2026	統合プロキシベース URL
DEERFLOW_GATEWAY_URL	${DEERFLOW_URL}	Gateway API ベース (モデル、スキル、メモリ、アップロード)
DEERFLOW_LANGGRAPH_URL	${DEERFLOW_URL}/api/langgraph	LangGraph API ベース (スレッド、実行)

curl を呼び出す際は、常に URL を以下のように解決してください:

# ベース URL を env から解決 (API 呼び出しの前に最初に実行)
DEERFLOW_URL="${DEERFLOW_URL:-http://localhost:2026}"
DEERFLOW_GATEWAY_URL="${DEERFLOW_GATEWAY_URL:-$DEERFLOW_URL}"
DEERFLOW_LANGGRAPH_URL="${DEERFLOW_LANGGRAPH_URL:-$DEERFLOW_URL/api/langgraph}"

利用可能な操作

1. ヘルスチェック

DeerFlow が実行中であることを確認:

curl -s "$DEERFLOW_GATEWAY_URL/health"

2. メッセージを送信 (ストリーミング)

これが主な操作です。スレッドを作成し、エージェントの応答をストリーミングします。

ステップ 1: スレッドを作成

curl -s -X POST "$DEERFLOW_LANGGRAPH_URL/threads" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{}'

応答: {"thread_id": "<uuid>", ...}

ステップ 2: 実行をストリーミング

curl -s -N -X POST "$DEERFLOW_LANGGRAPH_URL/threads/<thread_id>/runs/stream" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "assistant_id": "lead_agent",
    "input": {
      "messages": [
        {
          "type": "human",
          "content": [{"type": "text", "text": "YOUR MESSAGE HERE"}]
        }
      ]
    },
    "stream_mode": ["values", "messages-tuple"],
    "stream_subgraphs": true,
    "config": {
      "recursion_limit": 1000
    },
    "context": {
      "thinking_enabled": true,
      "is_plan_mode": true,
      "subagent_enabled": true,
      "thread_id": "<thread_id>"
    }
  }'

応答は SSE ストリームです。各イベントのフォーマット:

event: <event_type>
data: <json_data>

主なイベントタイプ:

• metadata — run_id を含む実行メタデータ
• values — messages 配列を含む完全な状態スナップショット
• messages-tuple — インクリメンタル メッセージ更新 (AI テキスト チャンク、ツール呼び出し、ツール結果)
• end — ストリーム完了

コンテキスト モード (context 経由で設定):

• Flash モード: thinking_enabled: false, is_plan_mode: false, subagent_enabled: false
• Standard モード: thinking_enabled: true, is_plan_mode: false, subagent_enabled: false
• Pro モード: thinking_enabled: true, is_plan_mode: true, subagent_enabled: false
• Ultra モード: thinking_enabled: true, is_plan_mode: true, subagent_enabled: true

3. 会話を続行

後続のメッセージを送信するには、ステップ 2 から同じ thread_id を再利用し、新しいメッセージで別の実行を POST します。

4. モデルを一覧表示

curl -s "$DEERFLOW_GATEWAY_URL/api/models"

戻り値: {"models": [{"name": "...", "provider": "...", ...}, ...]}

5. スキルを一覧表示

curl -s "$DEERFLOW_GATEWAY_URL/api/skills"

戻り値: {"skills": [{"name": "...", "enabled": true, ...}, ...]}

6. スキルを有効/無効にする

curl -s -X PUT "$DEERFLOW_GATEWAY_URL/api/skills/<skill_name>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"enabled": true}'

7. エージェントを一覧表示

curl -s "$DEERFLOW_GATEWAY_URL/api/agents"

戻り値: {"agents": [{"name": "...", ...}, ...]}

8. メモリを取得

curl -s "$DEERFLOW_GATEWAY_URL/api/memory"

ユーザーコンテキスト、事実、および会話履歴の要約を戻します。

9. スレッドにファイルをアップロード

curl -s -X POST "$DEERFLOW_GATEWAY_URL/api/threads/<thread_id>/uploads" \
  -F "files=@/path/to/file.pdf"

PDF、PPTX、XLSX、DOCX をサポート — 自動的に Markdown に変換されます。

10. アップロード済みファイルを一覧表示

curl -s "$DEERFLOW_GATEWAY_URL/api/threads/<thread_id>/uploads/list"

11. スレッド履歴を取得

curl -s "$DEERFLOW_LANGGRAPH_URL/threads/<thread_id>/history"

12. スレッドを一覧表示

curl -s -X POST "$DEERFLOW_LANGGRAPH_URL/threads/search" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"limit": 20, "sort_by": "updated_at", "sort_order": "desc"}'

使用スクリプト

メッセージを送信して完全な応答を収集するには、ヘルパースクリプトを使用します:

bash /path/to/skills/claude-to-deerflow/scripts/chat.sh "Your question here"

scripts/chat.sh の実装を参照してください。スクリプトは以下の処理を行います:

1. ヘルスチェック
2. スレッド作成
3. 実行をストリーミングし、最終的な AI 応答を収集
4. 結果を出力

SSE 出力の解析

ストリームは SSE イベントを返します。values イベントから最終的な AI 応答を抽出するには:

• 最後の event: values ブロックを探します
• その data JSON を解析します
• messages 配列にはすべてのメッセージが含まれ、type: "ai" の最後のメッセージが応答です
• そのメッセージの content フィールドが AI のテキスト応答です

エラー処理

• ヘルスチェックが失敗した場合、DeerFlow は実行されていません。ユーザーに開始が必要なことを知らせます。
• ストリームがエラー イベントを返した場合、エラーメッセージを抽出して表示します。
• 一般的な問題: ポートが開いていない、サービスがまだ起動中、設定エラー。

ヒント

• 簡単な質問には flash モード (最速、計画なし) を使用します。
• 研究タスクには pro または ultra モード (計画とサブエージェントを有効にする) を使用します。
• 最初にファイルをアップロードしてから、メッセージで参照できます。
• スレッド ID は永続化されます — 後で会話に戻ることができます。