DeerFlow 基础教程：控制台 UI 与 Web UI 双模式使用详解
1. DeerFlow 是什么：你的个人深度研究助理
DeerFlow 是专为解决信息零散、专业门槛高及资料收集耗时等问题而生的 AI 助手。它不仅是聊天机器人，更是能主动调用搜索引擎获取最新信息、运行 Python 代码验证假设、整合多源内容生成结构化报告的深度研究工具。
它将复杂能力封装为两种界面：简洁高效的命令行控制台（Console UI），适合快速验证与调试；功能完整的网页界面（Web UI），适合可视化操作与成果分享。
2. 快速上手：环境检查与服务启动
在开始使用前，需确认两个核心服务已正常运行。
2.1 检查大模型推理服务（vLLM）是否就绪
DeerFlow 的'大脑'部署在 vLLM 推理引擎上。在终端中输入以下命令读取日志：
cat /root/workspace/llm.log
若看到 INFO ... vLLM server is ready.，说明服务已就绪。
2.2 检查 DeerFlow 主服务是否启动成功
读取主服务启动日志：
cat /root/workspace/bootstrap.log
若结尾显示 INFO: Application startup complete.，表示系统进入待命状态。
提示：若未看到关键词，建议重启环境后重新检查。
3. 双模式实战：控制台 UI 与 Web UI 的详细操作指南
3.1 控制台 UI：极简主义的深度研究
控制台 UI 无图形界面，通过文本交互，速度最快，资源占用最低。
3.1.1 启动控制台
输入命令：
deeflow console
出现 DeerFlow > 提示符即表示进入研究指挥中心。
3.1.2 开始一次深度研究
直接提出自然语言问题，例如：
DeerFlow > 请帮我分析过去一年比特币价格的主要波动原因，并总结成一份包含三个关键点的简报。
系统会自动规划步骤、调用搜索、运行脚本并生成报告，实时日志展示执行过程。
3.1.3 控制台的实用技巧
- 历史命令：按上下箭头键翻阅复用。
- 中断任务：按
Ctrl+C中止。 - 退出控制台：输入
exit或按Ctrl+C。
3.2 Web UI：功能完备的研究工作台
Web UI 提供可视化交互，适合编辑报告草稿及分享成果。
3.2.1 打开前端界面
在镜像环境中点击预置按钮，通常访问地址为 http://localhost:8001。
3.2.2 发起一次研究：三步走
- 提问：在输入框中提出研究问题，如对比分析 Stable Diffusion 3 和 Flux.1 的优缺点。
- 执行：点击右侧醒目的'Start Research'按钮。
