DeerFlow 操作手册：WebUI 界面功能按钮详细说明
1. DeerFlow 是什么：你的个人深度研究助理
DeerFlow 不是普通聊天工具，而是一个能帮你做深度研究的智能助手。它不只回答问题，还能主动搜索网络、运行代码、整理报告，甚至把研究成果变成播客。如果你需要查资料、写分析、做技术调研，或者想快速了解一个陌生领域，DeerFlow 就像一位随时待命的研究搭档——不用你手动翻网页、复制粘贴、调试代码，它自己就能完成一整套研究流程。
它背后整合了真实搜索引擎（比如 Tavily 和 Brave Search）、Python 执行环境、MCP 服务接口，以及高质量语言模型。这意味着它不只是'说得好'，而是'做得实'：能验证信息来源、跑通数据逻辑、生成可读性强的结构化报告。对工程师、产品经理、研究员、内容创作者来说，这种'从提问到交付'的闭环能力，比单纯的文字生成更有实际价值。
2. WebUI 界面概览：一眼看懂每个按钮是干什么的
打开 DeerFlow 的 WebUI 界面后，你会看到一个简洁但功能丰富的操作面板。它没有堆砌大量选项，所有核心功能都通过几个关键按钮组织起来。下面我们就按使用顺序，一个一个讲清楚每个按钮的实际作用、什么时候该点、点了之后会发生什么——不讲抽象概念，只说你点下去后能看到什么、能做什么。
2.1 主题切换按钮（左上角图标）
页面左上角有一个带'D'字母的圆形图标，旁边写着'DeerFlow'。这不是装饰，而是主题切换开关。
- 点击一次：界面从默认浅色模式切换为深色模式，适合长时间阅读或夜间使用；
- 再点一次：切回浅色模式；
- 小提示：深色模式下文字对比度更高，代码块和日志输出更清晰，做技术分析时推荐开启。
这个按钮不改变任何功能逻辑，只影响视觉体验，但用久了你会觉得它很贴心。
2.2 新建会话按钮（+号图标）
位于顶部导航栏右侧，是一个蓝色'+'号按钮。这是你每次开始新研究任务的起点。
- 点击后：清空当前对话历史，创建一个干净的空白会话；
- 适用场景：当你想换个方向提问（比如刚做完'比特币价格走势分析'，现在要转去查'医疗 AI 最新论文'），或者发现当前会话逻辑混乱、结果偏离预期时；
- 注意：它不会删除之前的会话记录，旧会话仍保留在左侧会话列表中，可随时点击返回。
这个按钮的存在，让 DeerFlow 避免了'越聊越乱'的常见问题——你可以随时按下'重来键'，而不是硬着头皮往下追问。
2.3 历史会话列表（左侧边栏）
界面左侧是一列垂直排列的会话标题，每条代表一次完整的研究过程。
- 每个标题默认显示你第一次提问的前 10–15 个字（比如'分析 2024 年 Q2 国产大模型性能对比'）；
- 点击任意一条：立即加载该次会话的全部上下文，包括中间调用的搜索结果、执行的代码、生成的图表；
- 长按或悬停在某条会话上：会出现'重命名'和'删除'两个小图标；
- 重命名：帮你把'问了啥'改成'实际做了啥'，比如把'怎么用 Python 画折线图'改成'2024 主流 LLM 推理延迟对比图'；
- 删除：彻底移除该次会话及所有关联数据（不可恢复，请谨慎操作）。
这个列表不是简单的聊天记录，而是你的'研究档案柜'——每一次探索都有迹可循，方便复盘、分享或二次加工。
2.4 核心提问输入框（中央主区域）
页面正中央是一个宽大的文本输入框，底部有'发送'箭头按钮。这是你和 DeerFlow 交互最直接的地方。
- 输入内容建议：
- 别只写关键词（如'Transformer'），而是描述你真正想解决的问题（如'用通俗语言解释 Transformer 如何处理长文本，和 RNN 比有什么优势？'）；
- 可以带具体要求（如'请分三部分回答：原理、优缺点、2024 年典型应用案例'）；
- 支持多轮追问（比如第一轮问'什么是 LoRA'，第二轮接着问'在 Qwen3 上微调时，LoRA 秩设为 8 和 16 效果差别大吗？'）；
- 发送后：DeerFlow 不会立刻回复文字，而是先判断是否需要搜索、是否需要写代码、是否需要调用 TTS——整个过程在后台自动完成，你只需等待最终整合好的答案。
这个输入框的设计理念是'降低表达门槛'：你不需要知道模型参数、不需要写 prompt 工程术语，就像跟一位懂技术的朋友当面讨论一样自然。