前段时间各家龙虾该上场的基本都亮相了，世超也是顺便用了个爽，但最近又琢磨出个新问题：

这些大厂出品的“龙虾”虽然好上手又稳定，但闭源的总显得没那么自由。而原版的 OpenClaw 虽然是开源的，但个人维护，又没有那么稳定，属于一个大更新干掉一批插件的那种。

咋就不能像个成年人一样的 全都要呢？

诶，就在这一堆产品中，给世超瞄见了一个走开源路子但大厂出品的项目：字节的“DeerFlow”，GitHub 上将近 6 万颗星星，已经迭代到 2.0 版本了。

这回终于不是水里游的虾了，上手把玩了几圈儿后，只能说，这只地上跑的鹿味道确实挺独特的。

咱先来个综合任务开开胃，看看它的处理逻辑是怎么样的，能不能像普通龙虾那样灵活的使用工具作为手脚。

图源小红书作者：想看演唱会

正好前段时间杭州的樱花开了，绿化带里还有很多郁金香，干脆让它梳理一下杭州绿化的常见花卉种类和花期。

能看出来，对于这种简单的任务，它不会过度调度工具，网络搜索一些信息后，就直接汇总了一份质量尚可的报告。

里面花卉科普，绿化标准，观赏指南乃至可视化都可圈可点，算是继承了上一代“深度调研”的优良传统。

接着稍微升级一下任务，让它尽可能多的调用工具，试着搭建一个用于展示的网页，要求主题相关，务必花里胡哨。

嘿，你别说，不看别的，就这满屏飘落的花瓣就有内味道了，没有什么多余的冗余分析，快速的拆分任务后，几个 Agent 按部就班的就把网页搓出来了，该有的信息展示也都有。

而且整个任务消耗才 15 万 token，作为对比，同样的模型，同样的提示词，默认配置下的 OpenClaw 差不多的效果要烧掉整整 30 万。

这就是大厂调教带来的优势了，工程管理这块儿确实能减轻点 Token 账单的负担。

其实，这次用的 DeerFlow 2.0 相比之前的 1.0 算是一次脱胎换骨的升级，代码没有一点共用的，整个都重写了，如果说以前是专精深度研究的专家，那现在更像是多层架构的任务执行引擎。

说大白话就是一套成品方案，用来 调遣组合 Agent 帮你干活儿。

跟随叫随到的龙虾不同，它不太像呆在聊天框里什么都会点儿的管家，更像是一位专事专办的天选打工人，任务优先。

图源 X 用户：Gorden Sun

所以咱直接对号入座，看看怎么个任务优先法，观察一下多 Agent 协作的效果如何。

恰巧前些天 NASA 刚发射载人绕月的飞船，给世超羡慕的不行，这星辰大海的谁不想去看看，这回交给 DeerFlow，看它有没啥办法送咱登月。

一开始可能是提示词不够明确，它想走捷径坐商业化的飞船，小幽默了一下，然后拒绝了。那怎么行，咱这回可是认真的。

果然，没有嘻嘻哈哈后，它就转变画风开始调用技能包干活了，搜索分析可视化，十八般武艺都上阵了。

就结果来看，怎么说呢，太中规中矩了，由于难度有点高，报告基本就是把搜索的资料走马观花了一下，而且子 Agent 也就调用了一个，多少有点敷衍。

这里也能看出，虽然模型本身的性能决定了结果的上限，但这些工程化的调用手段才是保证活儿能跑通的底座。

在这方面，OpenClaw 这种个人项目往往激进一些，但大厂的调教会更偏向保守和稳妥，拆解和规划并不会上来就指派一大群 Agent 去干活儿。

当然咱不能止步于此，还得再压榨压榨，看看长线任务他到底能不能跑通。

一番解释后，主 Agent 终于意识到了事情的严重性，开始将任务拆分为更细的子任务，交给不同的 Agent 去完成，有资本积累，技术路线，商业市场，法律监管以及身体医学共 5 个部分。

在跑了半个小时，烧掉 150 万 Token 后，它终于给出来一份比较细的登月企划书。

整本计划二十万字，内容也不是简单的拼接，有索引总纲，跨章节也有交叉引用的地方，能看出来任务流程是能跑通的，世超接下来也就安心去准备了，2036 年咱就月球见哈。

诶等等，其实话说回来，看着能跑通其实不一定内容就真的妥当，当然咱不是说按着计划不能上天就算它失败了，而是内容本身其实还有不小的问题。

比如随便打开一篇文章，就能发现，除了目录文档，剩下的章节内容虽然十分详实，但语言却是英文的。

原因也好理解，就是在如此庞大的上下文任务中，光是输出就有 20 万字，全都一次性塞进模型是不现实的，会直接把上下文窗口给挤爆，所以依托 DeerFlow 的调教进行内容的管理和压缩才是更合理的解决方案。

而显然，这里的默认调教还是英文推理加中文显示，所以在一些环节就容易出现输出语言倾向的混乱。

后面世超又让它根据企划书中的航天技术章节生成了一份 PPT，结果消耗的 Token 比整个调研过程都多。

不过虽然从效果来看没有特别突出，但一些任务执行上的选择倒是比较成熟。

尤其是在隔离沙箱中执行，一些操作的权限它没有，但此时进程并不会卡顿停滞，它会根据情况或给出方案，或直接跳过先去干其他活儿，最后再汇报情况。

这种任务规划的方式虽然容易导致它“摸鱼”，但确实更可靠一些，不会陷入死循环搁那儿空烧 Token。

但说了这么多顺利执行的地方，DeerFlow 真就摆脱了 OpenClaw 的偶尔智障么？

那倒也没有，何况龙虾还有各个大厂去做降低门槛的产品，DeerFlow 这个本来就是面向开发者的开源项目，用起来反而更麻烦。

比如龙虾可以在网页上配置模型，参数或者接口，但 DeerFlow 里，就得老老实实在满是代码的配置文件中自己修改环境变量。

除此之外，一些小 Bug 也挺影响使用体验的，世超用的时候，就老是丢失前面的对话记录，遇到权限问题，还得反复回到后台去更改设置，一趟下来得修修改改的地方还挺多的。

现在的它好比一箱子非常专业的修理工具，各种型号的扳手卡钳一应俱全，但实际上咱日常里可能就是个拧螺丝的活儿，工具多了反而不好找了。

总的来说，DeerFlow 可玩性确实很强，各个部分都能单拿出来自己修改，但相应的使用门槛也挺高，所以现在并不推荐个人用户去费劲鼓捣。

不过就现在这个摸着石头过河的阶段，咱就索性让这些虾啊鹿啊在竞技场里边战斗边进化吧，总归会角逐出那个真正能实际干活儿的赛博帕鲁。

撰文：风华

编辑：早起 & 江江 & 面线

美编：焕妍

图片、资料来源：

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