Merge branch 'dhk-1' of http://192.168.0.200/knowledge-base-bj/deerflow-server into dhk-1

frontend-web/src/open-canvas/components/ai-writing/AIWritingForm.tsx

@@ -29,8 +29,15 @@ const INPUT_CLASS =
 
 const DEFAULT_KEYWORD_COUNT = 1;
 const DEFAULT_AUDIENCE = '普通读者';
+const DEFAULT_MATERIAL_SOURCE: 'knowledge_base' | 'skill' = 'knowledge_base';
 const MAX_INTENT_LENGTH = 500;
 
+// 素材来源选项：知识库=素材专家默认 web/intranet 检索；技能检索=用技能编排去检索
+const MATERIAL_SOURCE_OPTIONS: Array<{ value: 'knowledge_base' | 'skill'; label: string }> = [
+  { value: 'knowledge_base', label: '知识库' },
+  { value: 'skill', label: '技能检索' },
+];
+
 const FIELD_LABEL_CLASS = 'text-[16px] font-semibold leading-none text-[#222]';
 const FIELD_TRIGGER_CLASS =
   'h-12 w-full rounded-xl border-[#e8dedd] bg-white text-sm shadow-sm';
@@ -45,6 +52,8 @@ export function AIWritingForm({
   const [audience, setAudience] = useState('普通读者');
   const [wordCountInput, setWordCountInput] = useState('800');
   const [strictMode, setStrictMode] = useState(false);
+  const [materialSource, setMaterialSource] =
+    useState<'knowledge_base' | 'skill'>(DEFAULT_MATERIAL_SOURCE);
   const [modelName, setModelName] = useState('');
   const { models, isLoading: modelsLoading } = useModels();
 
@@ -111,6 +120,7 @@ export function AIWritingForm({
       wordCountTarget: wordCount,
       keywordCount: DEFAULT_KEYWORD_COUNT,
       writingMode: hideAdvancedFields ? 'loose' : strictMode ? 'strict' : 'loose',
+      materialSource,
       modelName: selectedModel?.name || modelName || undefined,
     });
   }
@@ -178,6 +188,29 @@ export function AIWritingForm({
           </div>
         </div>
 
+        <div className="mt-4 space-y-2">
+          <label className={FIELD_LABEL_CLASS}>素材来源</label>
+          <Select
+            value={materialSource}
+            onValueChange={(v) => setMaterialSource(v as 'knowledge_base' | 'skill')}
+            disabled={disabled}
+          >
+            <SelectTrigger className={FIELD_TRIGGER_CLASS}>
+              <SelectValue placeholder="选择素材来源" />
+            </SelectTrigger>
+            <SelectContent>
+              {MATERIAL_SOURCE_OPTIONS.map((opt) => (
+                <SelectItem key={opt.value} value={opt.value} className="text-sm">
+                  {opt.label}
+                </SelectItem>
+              ))}
+            </SelectContent>
+          </Select>
+          <p className="text-xs leading-relaxed text-muted-foreground/80">
+            知识库：素材专家默认检索方式；技能检索：用已启用的技能去编排检索。
+          </p>
+        </div>
+
         <div className="mt-4 space-y-2">
           <label className={FIELD_LABEL_CLASS}>写作模型</label>
           <Select

frontend-web/src/open-canvas/hooks/useAIWritingStream.ts

@@ -747,6 +747,7 @@ export function useAIWriting() {
           word_count_target: request.wordCountTarget,
           keyword_count: Math.max(1, Math.min(10, request.keywordCount)),
           writing_mode: request.writingMode === 'strict' ? 'strict' : 'loose',
+          material_source: request.materialSource === 'skill' ? 'skill' : 'knowledge_base',
           revision_count: 0,
           max_revisions: 3,
           status: 'researching',

frontend-web/src/open-canvas/types/ai-writing.ts

@@ -228,6 +228,8 @@ export interface AIWritingRequest {
   keywordCount: number;
   /** 写作模式：strict=严格依据素材 / loose=可结合通用知识（默认 loose） */
   writingMode: 'strict' | 'loose';
+  /** 素材来源：knowledge_base=知识库（默认检索）/ skill=技能检索（默认 knowledge_base） */
+  materialSource: 'knowledge_base' | 'skill';
 }
 
 // ── 流式审核条目 ──────────────────────────────────────────────────────────────

offline-backend-20260512/DEPLOY_LINUX_DOCKER_ZH.md

@@ -0,0 +1,359 @@
+# DeerFlow 后端 Linux Docker 部署指南
+
+本文档说明如何在 **Linux + Docker** 环境下一键部署 DeerFlow 后端（Gateway API，默认端口 **8001**）。
+
+部署目录：`offline-backend-20260512/`
+
+---
+
+## 1. 架构概览
+
+```text
+┌─────────────────────────────────────────────────────┐
+│  Linux 宿主机                                        │
+│  ┌───────────────────────────────────────────────┐  │
+│  │  Docker 容器: deerflow-backend                │  │
+│  │  ┌─────────────────────────────────────────┐  │  │
+│  │  │  Gateway API (uvicorn, port 8001)       │  │  │
+│  │  │  + LangGraph Agent Runtime              │  │  │
+│  │  └─────────────────────────────────────────┘  │  │
+│  │  挂载卷:                                       │  │
+│  │    config.yaml / .env                         │  │
+│  │    backend/ 源码（可热更新 Python 代码）       │  │
+│  │    data/ → .deer-flow 持久化数据              │  │
+│  └───────────────────────────────────────────────┘  │
+│         │ 8001                                       │
+│         ▼                                            │
+│  前端 / Nginx / 其他服务                              │
+└─────────────────────────────────────────────────────┘
+```
+
+**持久化数据**（挂载到 `data/`）：
+
+| 路径 | 说明 |
+|------|------|
+| `data/data/deerflow.db` 或 `checkpoints.db` | LangGraph checkpoint（SQLite） |
+| `data/data/` | 业务 SQLite 文件（未切 MySQL 时） |
+| `data/python-vendor/` | 离线安装的 Python 包（asyncmy、croniter 等） |
+| `data/users/` | 用户线程、上传、记忆等 |
+| `data/archives/` | 会话归档 |
+
+---
+
+## 2. 服务器要求
+
+| 项目 | 最低要求 |
+|------|----------|
+| 操作系统 | Linux x86_64（CentOS 7+、Ubuntu 20.04+、Debian 11+ 等） |
+| Docker | 20.10+ |
+| Docker Compose | V2（`docker compose` 命令可用） |
+| 内存 | 建议 4 GB+ |
+| 磁盘 | 建议 20 GB+（含镜像、数据、日志） |
+| 网络 | 能访问 LLM API；内网部署可配置 Python 私服 |
+
+### 2.1 安装 Docker（如未安装）
+
+**Ubuntu / Debian：**
+
+```bash
+curl -fsSL https://get.docker.com | sh
+sudo usermod -aG docker "$USER"
+newgrp docker
+```
+
+**验证：**
+
+```bash
+docker --version
+docker compose version
+```
+
+---
+
+## 3. 部署包准备
+
+将以下内容上传到服务器（例如 `/opt/deerflow/offline-backend-20260512`）：
+
+```text
+offline-backend-20260512/
+├── deploy.sh                 # 一键部署脚本（主入口）
+├── start_backend.sh          # 启动（deploy.sh 的别名）
+├── stop_backend.sh           # 停止
+├── docker-compose.yaml
+├── .env.example
+├── config.yaml               # 应用配置
+├── skill_evolution.json
+├── backend/                  # 后端源码 + Dockerfile + wheelhouse
+│   ├── Dockerfile
+│   ├── wheelhouse/           # 离线 Python 包
+│   └── ...
+├── scripts/
+│   └── container-entrypoint.sh
+└── data/                     # 首次部署后自动创建
+```
+
+---
+
+## 4. 一键部署（推荐）
+
+### 4.1 配置环境变量
+
+```bash
+cd /opt/deerflow/offline-backend-20260512
+
+cp .env.example .env
+vi .env
+```
+
+**必须修改的项：**
+
+```env
+# 至少配置一个可用模型的 API Key
+DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxx
+
+# JWT 密钥，部署后不要随意更改
+AUTH_JWT_SECRET=your-long-random-secret
+
+# 前端实际访问地址（CORS）
+GATEWAY_CORS_ORIGINS=http://192.168.1.100:5174,http://localhost:5174
+```
+
+**使用 MySQL 时**（`config.yaml` 中 `database.backend: mysql`）：
+
+```env
+# 不要用 127.0.0.1 指向宿主机 MySQL；密码特殊字符须 URL 编码
+MYSQL_DATABASE_URL=mysql+asyncmy://user:pass@192.168.1.100:3306/deerflow?charset=utf8mb4
+```
+
+**内网无法访问公网 PyPI 时：**
+
+```env
+UV_INDEX_URL=http://your-python-mirror/simple
+PIP_INDEX_URL=http://your-python-mirror/simple
+UV_TRUSTED_HOST=your-python-mirror
+PIP_TRUSTED_HOST=your-python-mirror
+```
+
+### 4.2 检查 config.yaml
+
+确认模型配置、沙箱模式、数据库配置正确。`config.yaml` 中与 `$` 开头的值会从 `.env` 读取，例如 `$MYSQL_DATABASE_URL`。
+
+### 4.3 执行一键部署
+
+```bash
+chmod +x deploy.sh start_backend.sh stop_backend.sh scripts/container-entrypoint.sh
+bash deploy.sh
+```
+
+脚本会自动：
+
+1. 检查 Docker 环境
+2. 创建 `data/` 目录和兼容符号链接
+3. 若无 `.env` 则从 `.env.example` 复制
+4. 构建 Docker 镜像（或加载离线 tar）
+5. 启动容器并做健康检查
+
+### 4.4 验证
+
+```bash
+curl http://127.0.0.1:8001/health
+# 期望返回 JSON，HTTP 200
+
+curl -s http://127.0.0.1:8001/openapi.json | head
+```
+
+浏览器访问 API 文档：`http://<服务器IP>:8001/docs`
+
+---
+
+## 5. 常用运维命令
+
+| 操作 | 命令 |
+|------|------|
+| 一键部署/启动 | `bash deploy.sh` 或 `bash start_backend.sh` |
+| 停止 | `bash deploy.sh down` 或 `bash stop_backend.sh` |
+| 重启 | `bash deploy.sh restart` |
+| 查看状态 | `bash deploy.sh status` |
+| 查看日志 | `bash deploy.sh logs` |
+| 仅构建镜像 | `bash deploy.sh build` |
+| 健康检查 | `bash deploy.sh health` |
+
+### 5.1 自定义端口
+
+```bash
+HOST_PORT=9001 bash deploy.sh up
+```
+
+### 5.2 离线镜像模式（无法构建时）
+
+若已提供预构建镜像 tar：
+
+```bash
+IMAGE_TAR=./deerflow-backend-offline-image-20260505.tar \
+IMAGE_TAG=deerflow-backend-offline:20260505 \
+DEPLOY_MODE=offline \
+bash deploy.sh up
+```
+
+或分步：
+
+```bash
+bash deploy.sh load
+IMAGE_TAG=deerflow-backend-offline:20260505 bash deploy.sh up
+```
+
+---
+
+## 6. 前端对接
+
+前端需配置后端地址（Vite 环境变量示例）：
+
+```env
+VITE_BACKEND_BASE_URL=http://192.168.1.100:8001
+VITE_LANGGRAPH_BASE_URL=http://192.168.1.100:8001/api
+```
+
+确保 `.env` 中 `GATEWAY_CORS_ORIGINS` 包含前端实际 Origin。
+
+---
+
+## 7. MySQL 切换（可选）
+
+若初始使用 SQLite，后续可切换到 MySQL：
+
+```bash
+bash stop_backend.sh
+
+MYSQL_DATABASE_URL='mysql+asyncmy://user:pass@192.168.1.100:3306/deerflow?charset=utf8mb4' \
+bash switch_database_to_mysql.sh
+
+bash start_backend.sh
+```
+
+详细说明见 [MYSQL_SWITCH_RELEASE_NOTES_LINUX_DOCKER_ZH.md](./MYSQL_SWITCH_RELEASE_NOTES_LINUX_DOCKER_ZH.md)。
+
+---
+
+## 8. 代码热更新
+
+当前部署方式将 `backend/app`、`backend/packages` 等目录挂载进容器，**更新 Python 代码后重启即可生效**，无需重新构建镜像：
+
+```bash
+# 上传新代码后
+bash deploy.sh restart
+```
+
+若修改了 `pyproject.toml` / 依赖，需重新构建：
+
+```bash
+bash deploy.sh build
+bash deploy.sh restart
+```
+
+---
+
+## 9. 目录与卷说明
+
+| 宿主机 | 容器内 | 说明 |
+|--------|--------|------|
+| `./config.yaml` | `/app/config.yaml` | 主配置（只读） |
+| `./.env` | 环境变量注入 | 密钥、CORS 等 |
+| `./backend/app` | `/app/backend/app` | 应用层代码 |
+| `./backend/packages` | `/app/backend/packages` | harness 框架 |
+| `./backend/skills` | `/app/backend/skills` | Agent Skills |
+| `./backend/wheelhouse` | `/app/wheelhouse` | 离线 wheel 包 |
+| `./data` | `/app/backend/.deer-flow` | 全部运行时数据 |
+
+---
+
+## 10. 故障排查
+
+### 10.1 容器启动后立即退出
+
+```bash
+bash deploy.sh logs
+```
+
+常见原因：
+
+- `.env` 中 API Key 或 `AUTH_JWT_SECRET` 未配置
+- `config.yaml` 语法错误
+- MySQL 连接失败（检查 `MYSQL_DATABASE_URL` 是否用了容器可达的 IP）
+- 缺少 `asyncmy`（MySQL 模式）：确认 `backend/wheelhouse` 中有对应 wheel，或配置 Python 私服
+
+### 10.2 健康检查失败
+
+```bash
+docker ps -a
+docker logs deerflow-backend --tail 100
+curl -v http://127.0.0.1:8001/health
+```
+
+确认端口未被占用：
+
+```bash
+ss -tlnp | grep 8001
+```
+
+### 10.3 前端报 CORS / Failed to fetch
+
+检查 `.env`：
+
+```env
+GATEWAY_CORS_ORIGINS=http://你的前端地址:端口
+```
+
+修改后重启：
+
+```bash
+bash deploy.sh restart
+```
+
+### 10.4 Docker 权限问题
+
+```bash
+sudo usermod -aG docker "$USER"
+newgrp docker
+```
+
+### 10.5 沙箱需要 Docker-in-Docker
+
+若 `config.yaml` 使用 `AioSandboxProvider`，容器需挂载宿主机 Docker socket（默认已挂载 `/var/run/docker.sock`）。确认：
+
+```bash
+ls -l /var/run/docker.sock
+```
+
+---
+
+## 11. 生产环境建议
+
+1. **反向代理**：前面加 Nginx，配置 HTTPS 和限流
+2. **防火墙**：仅开放必要端口（如 443、8001 内网）
+3. **备份**：定期备份 `data/` 目录和 `config.yaml`、`.env`
+4. **日志**：配置 Docker 日志轮转（`/etc/docker/daemon.json` 中 `log-opts`）
+5. **资源**：根据并发调整 `GATEWAY_WORKERS`（`.env`，默认 2）
+6. **文档**：生产环境建议 `GATEWAY_ENABLE_DOCS=false`
+
+---
+
+## 12. 回滚
+
+```bash
+bash stop_backend.sh
+
+# 恢复配置和数据备份
+cp data/backups/xxx/config.yaml.bak config.yaml
+cp data/backups/xxx/env.bak .env
+cp -a data.bak data
+
+bash start_backend.sh
+```
+
+---
+
+## 13. 相关文档
+
+- [MYSQL_SWITCH_RELEASE_NOTES_LINUX_DOCKER_ZH.md](./MYSQL_SWITCH_RELEASE_NOTES_LINUX_DOCKER_ZH.md) — MySQL 切换
+- [backend/docs/BACKEND_RUN_STOP_ZH.md](./backend/docs/BACKEND_RUN_STOP_ZH.md) — 本地非 Docker 启停
+- [backend/docs/CONFIGURATION.md](./backend/docs/CONFIGURATION.md) — 配置项详解

offline-backend-20260512/MYSQL_SWITCH_RELEASE_NOTES_LINUX_DOCKER_ZH.md

@@ -1,13 +1,21 @@
 # Linux Docker 版：业务库切换 MySQL 发版说明
 
-适用场景：Linux 服务器上使用 `offline-backend-20260512/start_backend.sh` 启动 Docker 后端。
+适用场景：Linux 服务器上使用 Docker 部署 DeerFlow 后端。
 
-原启动脚本保持不变：
+推荐一键部署：
+
+```bash
+bash deploy.sh
+```
+
+或使用兼容脚本：
 
 ```bash
 bash start_backend.sh
 ```
 
+详细步骤见 [DEPLOY_LINUX_DOCKER_ZH.md](./DEPLOY_LINUX_DOCKER_ZH.md)。
+
 单独新增切换脚本：
 
 ```bash

offline-backend-20260512/backend/packages/harness/deerflow/agents/ai_writing/nodes/researcher.py

@@ -116,11 +116,19 @@ async def researcher_node(state: AIWritingState, config: RunnableConfig) -> dict
     is_user_query_search = action == "re_search" and bool(user_query)
     # 兼容旧版"追加关键词"调用方（如果还有 client 传 extra_keywords 数组而非 user_query）
     is_append_only = action == "re_search" and not user_query and bool(extra_keywords)
-    # PAUSE-1 素材确认卡用户点「启用技能检索」：
+    # 用户在写作表单选择的素材来源：knowledge_base（默认 web/intranet 检索）/ skill（技能检索）。
+    # 首次检索（没有用户干预）时按它决定检索方式；缺省 knowledge_base。
+    material_source = (state.get("material_source") or "knowledge_base").strip()
+    is_first_run = not intervention
+    is_initial_skill_source = is_first_run and material_source == "skill"
+    # 技能检索触发条件（任一即可）：
+    #   - 首次检索且表单选了「技能检索」来源
+    #   - PAUSE-1 素材确认卡用户点「启用技能检索」按钮
+    # 技能检索流程：
     #   - 不再走 web/intranet 检索，改用 SkillSearchProvider
     #   - 顺序调用候选技能 + 早停（第一个技能够就停，不够再加下一个）
     #   - 旧 material_package 完全丢弃（覆盖式替换，让用户对比 web vs skill 结果）
-    is_skill_search = action == "enable_skill_search"
+    is_skill_search = action == "enable_skill_search" or is_initial_skill_source
 
     # 用户指定的检索关键词数量（1~10），决定生成多少个检索词、检索多少个方向
     keyword_count = _resolve_keyword_count(state.get("keyword_count"))

offline-backend-20260512/backend/packages/harness/deerflow/agents/ai_writing/state.py

@@ -132,6 +132,9 @@ class AIWritingState(TypedDict):
     keyword_count: int
     # 写作模式：strict=严格依据素材 / loose=可结合通用知识（默认 loose）
     writing_mode: str
+    # 素材来源：knowledge_base=知识库（默认 web/intranet 检索）/ skill=技能检索。
+    # 用户在写作表单选择，首次检索时由 researcher 节点据此决定检索方式（缺省 knowledge_base）。
+    material_source: str
     # 用户在写作表单选定的主模型。大纲/写作/审核严格使用它（不回退默认）。
     # 由 intent_parser 在首次 invocation 从 configurable.model_name 捕获进 state，
     # 经 checkpoint 持久化 —— interrupt/resume 是新 invocation、其 config 不带原

offline-backend-20260512/deploy.sh

@@ -0,0 +1,263 @@
+#!/usr/bin/env bash
+#
+# deploy.sh — DeerFlow 后端 Linux Docker 一键部署脚本
+#
+# 用法:
+#   bash deploy.sh              # 首次部署: 检查环境 → 构建/加载镜像 → 启动
+#   bash deploy.sh up           # 启动服务
+#   bash deploy.sh down         # 停止并移除容器
+#   bash deploy.sh restart      # 重启
+#   bash deploy.sh status       # 查看状态
+#   bash deploy.sh logs         # 跟踪日志
+#   bash deploy.sh build        # 仅构建镜像
+#   bash deploy.sh load         # 从离线 tar 加载镜像
+#   bash deploy.sh health       # 健康检查
+#
+# 环境变量（可选）:
+#   HOST_PORT          宿主机映射端口，默认 8001
+#   CONTAINER_NAME     容器名，默认 deerflow-backend
+#   IMAGE_TAG          镜像标签，默认 deerflow-backend:latest
+#   IMAGE_TAR          离线镜像 tar 路径
+#   DEPLOY_MODE        build | offline，默认 build
+#   SKIP_BUILD         1 时跳过构建/加载，直接启动
+
+set -euo pipefail
+
+SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
+cd "${SCRIPT_DIR}"
+
+COMPOSE_PROJECT="${COMPOSE_PROJECT:-deerflow-backend}"
+COMPOSE_FILE="${SCRIPT_DIR}/docker-compose.yaml"
+COMPOSE=(docker compose -p "${COMPOSE_PROJECT}" -f "${COMPOSE_FILE}")
+
+HOST_PORT="${HOST_PORT:-8001}"
+CONTAINER_NAME="${CONTAINER_NAME:-deerflow-backend}"
+IMAGE_TAG="${IMAGE_TAG:-deerflow-backend:latest}"
+IMAGE_TAR="${IMAGE_TAR:-${SCRIPT_DIR}/deerflow-backend-offline-image.tar}"
+DEPLOY_MODE="${DEPLOY_MODE:-build}"
+SKIP_BUILD="${SKIP_BUILD:-0}"
+
+GREEN='\033[0;32m'
+YELLOW='\033[1;33m'
+RED='\033[0;31m'
+BLUE='\033[0;34m'
+NC='\033[0m'
+
+info()  { echo -e "${BLUE}[INFO]${NC} $*"; }
+ok()    { echo -e "${GREEN}[ OK ]${NC} $*"; }
+warn()  { echo -e "${YELLOW}[WARN]${NC} $*"; }
+fail()  { echo -e "${RED}[FAIL]${NC} $*" >&2; exit 1; }
+
+usage() {
+  sed -n '3,18p' "$0" | sed 's/^# \?//'
+  exit 0
+}
+
+require_cmd() {
+  command -v "$1" >/dev/null 2>&1 || fail "未找到命令: $1"
+}
+
+ensure_layout() {
+  mkdir -p "${SCRIPT_DIR}/data/data" "${SCRIPT_DIR}/data/backups" "${SCRIPT_DIR}/data/archives/conversations"
+
+  # switch_database_to_mysql.sh 等脚本期望根目录有这些路径
+  [ -e "${SCRIPT_DIR}/wheelhouse" ] || ln -sfn backend/wheelhouse "${SCRIPT_DIR}/wheelhouse"
+  [ -e "${SCRIPT_DIR}/skills" ] || ln -sfn backend/skills "${SCRIPT_DIR}/skills"
+  if [ ! -e "${SCRIPT_DIR}/extensions_config.json" ]; then
+    ln -sfn backend/extensions_config.json "${SCRIPT_DIR}/extensions_config.json"
+  fi
+
+  chmod +x "${SCRIPT_DIR}/scripts/container-entrypoint.sh" 2>/dev/null || true
+}
+
+ensure_env() {
+  if [ ! -f "${SCRIPT_DIR}/.env" ]; then
+    if [ -f "${SCRIPT_DIR}/.env.example" ]; then
+      cp "${SCRIPT_DIR}/.env.example" "${SCRIPT_DIR}/.env"
+      warn "已从 .env.example 生成 .env，部署前请编辑 API Key 和 AUTH_JWT_SECRET"
+    else
+      fail "缺少 .env 文件，请先创建并配置环境变量"
+    fi
+  fi
+
+  if [ ! -f "${SCRIPT_DIR}/config.yaml" ]; then
+    fail "缺少 config.yaml，请复制并编辑 config.example.yaml"
+  fi
+
+  if [ ! -f "${SCRIPT_DIR}/skill_evolution.json" ]; then
+    echo '{"enabled":false,"curator":{"enabled":false}}' > "${SCRIPT_DIR}/skill_evolution.json"
+    warn "已创建默认 skill_evolution.json"
+  fi
+}
+
+check_docker() {
+  require_cmd docker
+  docker info >/dev/null 2>&1 || fail "Docker 未运行或无权限，请确认 docker 服务已启动且当前用户在 docker 组"
+  docker compose version >/dev/null 2>&1 || fail "未找到 docker compose，请安装 Docker Compose V2"
+}
+
+generate_secret_if_needed() {
+  local key="$1"
+  local file="$2"
+  if grep -qE "^[[:space:]]*${key}=" "${SCRIPT_DIR}/.env" 2>/dev/null; then
+    local val
+    val="$(grep -E "^[[:space:]]*${key}=" "${SCRIPT_DIR}/.env" | tail -n1 | sed 's/^[^=]*=//')"
+    if [ -n "${val}" ] && [ "${val}" != "change-me-to-a-long-random-string" ]; then
+      return 0
+    fi
+  fi
+  if [ -f "${file}" ]; then
+    return 0
+  fi
+  mkdir -p "$(dirname "${file}")"
+  if command -v openssl >/dev/null 2>&1; then
+    openssl rand -hex 32 > "${file}"
+    chmod 600 "${file}"
+    warn "已生成 ${key} → ${file}，建议将其写入 .env 后删除该文件"
+  fi
+}
+
+load_offline_image() {
+  if docker image inspect "${IMAGE_TAG}" >/dev/null 2>&1; then
+    ok "镜像已存在: ${IMAGE_TAG}"
+    return 0
+  fi
+  [ -f "${IMAGE_TAR}" ] || fail "离线镜像不存在: ${IMAGE_TAR}，请设置 IMAGE_TAR 或先执行 bash deploy.sh build"
+  info "加载离线镜像: ${IMAGE_TAR}"
+  docker load -i "${IMAGE_TAR}"
+  ok "镜像加载完成: ${IMAGE_TAG}"
+}
+
+build_image() {
+  info "构建 Docker 镜像: ${IMAGE_TAG}"
+  export IMAGE_TAG
+  "${COMPOSE[@]}" build gateway
+  ok "镜像构建完成"
+}
+
+prepare_image() {
+  if [ "${SKIP_BUILD}" = "1" ]; then
+    info "SKIP_BUILD=1，跳过构建/加载"
+    return 0
+  fi
+  if docker image inspect "${IMAGE_TAG}" >/dev/null 2>&1; then
+    ok "使用已有镜像: ${IMAGE_TAG}"
+    return 0
+  fi
+  case "${DEPLOY_MODE}" in
+    offline)
+      load_offline_image
+      ;;
+    build|*)
+      build_image
+      ;;
+  esac
+}
+
+wait_for_health() {
+  local url="http://127.0.0.1:${HOST_PORT}/health"
+  local retries="${HEALTH_RETRIES:-30}"
+  local i=1
+  info "等待服务就绪: ${url}"
+  while [ "${i}" -le "${retries}" ]; do
+    if curl -fsS "${url}" >/dev/null 2>&1; then
+      ok "健康检查通过"
+      return 0
+    fi
+    sleep 2
+    i=$((i + 1))
+  done
+  warn "健康检查超时，请执行: bash deploy.sh logs"
+  return 1
+}
+
+cmd_up() {
+  check_docker
+  ensure_layout
+  ensure_env
+  generate_secret_if_needed "AUTH_JWT_SECRET" "${SCRIPT_DIR}/data/.auth-jwt-secret"
+
+  export HOST_PORT CONTAINER_NAME IMAGE_TAG
+
+  if ! docker ps -a --format '{{.Names}}' | grep -qx "${CONTAINER_NAME}"; then
+    prepare_image
+  fi
+
+  info "启动容器..."
+  "${COMPOSE[@]}" up -d --remove-orphans
+  ok "容器已启动: ${CONTAINER_NAME}"
+  echo
+  echo "  API 地址:  http://$(hostname -I 2>/dev/null | awk '{print $1}' || echo 127.0.0.1):${HOST_PORT}"
+  echo "  健康检查:  http://127.0.0.1:${HOST_PORT}/health"
+  echo "  API 文档:  http://127.0.0.1:${HOST_PORT}/docs"
+  echo
+  wait_for_health || true
+}
+
+cmd_down() {
+  check_docker
+  export HOST_PORT CONTAINER_NAME IMAGE_TAG
+  info "停止容器..."
+  "${COMPOSE[@]}" down --remove-orphans
+  ok "已停止"
+}
+
+cmd_restart() {
+  cmd_down
+  cmd_up
+}
+
+cmd_status() {
+  check_docker
+  export HOST_PORT CONTAINER_NAME IMAGE_TAG
+  "${COMPOSE[@]}" ps
+  echo
+  if docker ps --format '{{.Names}}' | grep -qx "${CONTAINER_NAME}"; then
+    curl -fsS "http://127.0.0.1:${HOST_PORT}/health" 2>/dev/null && echo || warn "健康检查失败"
+  else
+    warn "容器未运行"
+  fi
+}
+
+cmd_logs() {
+  check_docker
+  export HOST_PORT CONTAINER_NAME IMAGE_TAG
+  "${COMPOSE[@]}" logs -f --tail=200 gateway
+}
+
+cmd_build() {
+  check_docker
+  ensure_layout
+  build_image
+}
+
+cmd_load() {
+  check_docker
+  DEPLOY_MODE=offline
+  load_offline_image
+}
+
+cmd_health() {
+  curl -fsS "http://127.0.0.1:${HOST_PORT}/health" && echo || fail "健康检查失败"
+}
+
+main() {
+  local cmd="${1:-up}"
+  case "${cmd}" in
+    -h|--help|help) usage ;;
+    up|start|"")    cmd_up ;;
+    down|stop)      cmd_down ;;
+    restart)        cmd_restart ;;
+    status)         cmd_status ;;
+    logs)           cmd_logs ;;
+    build)          cmd_build ;;
+    load)           cmd_load ;;
+    health)         cmd_health ;;
+    deploy)         cmd_up ;;
+    *)
+      fail "未知命令: ${cmd}。运行 bash deploy.sh --help 查看帮助"
+      ;;
+  esac
+}
+
+main "${1:-up}"

offline-backend-20260512/docker-compose.yaml

@@ -0,0 +1,50 @@
+# DeerFlow 后端 — Linux Docker 部署
+# 推荐使用 deploy.sh 管理；也可直接: docker compose up -d
+
+services:
+  gateway:
+    build:
+      context: .
+      dockerfile: backend/Dockerfile
+      args:
+        APT_MIRROR: ${APT_MIRROR:-}
+        UV_IMAGE: ${UV_IMAGE:-ghcr.io/astral-sh/uv:0.7.20}
+        UV_INDEX_URL: ${UV_INDEX_URL:-https://pypi.org/simple}
+        UV_EXTRAS: ${UV_EXTRAS:-}
+    image: ${IMAGE_TAG:-deerflow-backend:latest}
+    container_name: ${CONTAINER_NAME:-deerflow-backend}
+    ports:
+      - "${HOST_PORT:-8001}:8001"
+    env_file:
+      - .env
+    environment:
+      CI: "true"
+      DEER_FLOW_PROJECT_ROOT: /app
+      DEER_FLOW_HOME: /app/backend/.deer-flow
+      DEER_FLOW_CONFIG_PATH: /app/config.yaml
+      DEER_FLOW_EXTENSIONS_CONFIG_PATH: /app/backend/extensions_config.json
+      DEER_FLOW_SKILL_EVOLUTION_CONFIG_PATH: /app/skill_evolution.json
+      DEER_FLOW_SKILLS_PATH: /app/backend/skills
+      DEER_FLOW_CHANNELS_LANGGRAPH_URL: ${DEER_FLOW_CHANNELS_LANGGRAPH_URL:-http://gateway:8001/api}
+      DEER_FLOW_CHANNELS_GATEWAY_URL: ${DEER_FLOW_CHANNELS_GATEWAY_URL:-http://gateway:8001}
+      UV_LINK_MODE: copy
+    volumes:
+      - ./config.yaml:/app/config.yaml:ro
+      - ./skill_evolution.json:/app/skill_evolution.json:ro
+      - ./backend/app:/app/backend/app
+      - ./backend/packages:/app/backend/packages
+      - ./backend/scripts:/app/backend/scripts
+      - ./backend/extensions_config.json:/app/backend/extensions_config.json:ro
+      - ./backend/skills:/app/backend/skills:ro
+      - ./backend/wheelhouse:/app/wheelhouse:ro
+      - ./backend/pyproject.toml:/app/backend/pyproject.toml:ro
+      - ./backend/uv.lock:/app/backend/uv.lock:ro
+      - ./backend/langgraph.json:/app/backend/langgraph.json:ro
+      - ./scripts/container-entrypoint.sh:/app/scripts/container-entrypoint.sh:ro
+      - ./data:/app/backend/.deer-flow
+      - ${DEER_FLOW_DOCKER_SOCKET:-/var/run/docker.sock}:/var/run/docker.sock
+    working_dir: /app
+    extra_hosts:
+      - "host.docker.internal:host-gateway"
+    restart: unless-stopped
+    command: ["sh", "/app/scripts/container-entrypoint.sh"]

offline-backend-20260512/scripts/container-entrypoint.sh

@@ -0,0 +1,67 @@
+#!/usr/bin/env bash
+# Container startup: install optional offline deps, then launch Gateway.
+set -eu
+
+cd /app/backend
+
+VENDOR_DIR="/app/backend/.deer-flow/python-vendor"
+WHEELHOUSE="/app/wheelhouse"
+mkdir -p "${VENDOR_DIR}"
+
+export PYTHONPATH=".:${VENDOR_DIR}"
+
+pip_install_offline() {
+  local packages="$1"
+  if [ -d "${WHEELHOUSE}" ]; then
+    uv pip install \
+      --target "${VENDOR_DIR}" \
+      --no-index \
+      --find-links "${WHEELHOUSE}" \
+      ${packages}
+  elif [ -n "${UV_INDEX_URL:-}" ] || [ -n "${PIP_INDEX_URL:-}" ]; then
+    uv pip install --target "${VENDOR_DIR}" ${packages}
+  else
+    uv pip install --target "${VENDOR_DIR}" ${packages}
+  fi
+}
+
+pip_install_online() {
+  local packages="$1"
+  if [ -n "${UV_INDEX_URL:-}" ]; then
+    uv pip install --target "${VENDOR_DIR}" ${packages}
+  elif [ -n "${PIP_INDEX_URL:-}" ]; then
+    uv pip install --target "${VENDOR_DIR}" --index-url "${PIP_INDEX_URL}" ${packages}
+  else
+    uv pip install --target "${VENDOR_DIR}" ${packages}
+  fi
+}
+
+install_if_missing() {
+  local module="$1"
+  local packages="$2"
+  if uv run --no-sync python -c "import ${module}" >/dev/null 2>&1; then
+    return 0
+  fi
+  echo "Installing ${packages} into ${VENDOR_DIR}"
+  if [ -d "${WHEELHOUSE}" ] && ls "${WHEELHOUSE}"/*.whl >/dev/null 2>&1; then
+    pip_install_offline "${packages}"
+  else
+    pip_install_online "${packages}"
+  fi
+}
+
+if [ -n "${MYSQL_DATABASE_URL:-}" ]; then
+  install_if_missing "asyncmy" "${MYSQL_PIP_PACKAGES:-asyncmy==0.2.10}"
+fi
+
+if [ "${SCHEDULER_INSTALL_DEPS:-1}" = "1" ]; then
+  install_if_missing "croniter" "${SCHEDULER_PIP_PACKAGES:-croniter==6.2.2}"
+fi
+
+WORKERS="${GATEWAY_WORKERS:-2}"
+echo "Starting Gateway on 0.0.0.0:8001 (workers=${WORKERS})"
+
+exec env PYTHONPATH=".:${VENDOR_DIR}" uv run --no-sync uvicorn app.gateway.app:app \
+  --host 0.0.0.0 \
+  --port 8001 \
+  --workers "${WORKERS}"