deerflow-code/offline-backend-20260512/backend/config.yaml

# Offline backend template for DeerFlow
config_version: 8
log_level: info

# Gateway FastAPI 监听端口。圆桌三路由(intent / recommend / multi_agent)的同进程
# loopback 调用会拼 http://127.0.0.1:<port> 打到本机其它 endpoint,所以必须与
# 实际监听端口一致(scripts/start-all.sh、Makefile 默认 8001)。
# 部署机改了端口请同步改这里;也可设环境变量 DEER_FLOW_GATEWAY_PORT 临时覆盖。
gateway:
  port: 8001

models:
  - name: deepseek-chat
    display_name: DeepSeek Chat
    use: langchain_openai:ChatOpenAI
    model: deepseek-chat
    api_key: sk-3fee562f834a4c08bb0d471ef44cb445
    base_url: https://api.deepseek.com
    request_timeout: 600.0
    max_retries: 2
    max_tokens: 4096
    temperature: 1.0
    supports_vision: false
    supports_thinking: true

  - name: deepseek-v4-flash
    display_name: DeepSeek V4 Flash
    use: langchain_openai:ChatOpenAI
    model: deepseek-v4-flash
    api_key: sk-3fee562f834a4c08bb0d471ef44cb445
    base_url: https://api.deepseek.com
    request_timeout: 600.0
    max_retries: 2
    max_tokens: 4096
    temperature: 1.0
    supports_vision: false
    supports_thinking: true

  - name: deepseek-v4-pro
    display_name: DeepSeek V4 Pro
    use: langchain_openai:ChatOpenAI
    model: deepseek-v4-pro
    api_key: sk-e1c22b7931dc446f8b67e57878edd105
    base_url: https://api.deepseek.com
    request_timeout: 600.0
    max_retries: 2
    max_tokens: 4096
    temperature: 1.0
    supports_vision: false
    supports_thinking: true
  - name: MiniMax-M2.7
    display_name: MiniMax-M2.7
    use: langchain_openai:ChatOpenAI
    model: MiniMax-M2.7
    api_key: sk-cp-mrsAGtzDpUl0TpOBPVoiRG_pWF1kDDN9_mDAnONBs6HIPcNUexSKtSbx2QOxfKBvJT6Xw6hDTV6hdkJYFWfNA8UtHQ08TiGJiosdRoW6q1sGb6Cb7D85NHk
    base_url: https://api.minimaxi.com/v1
    max_tokens: 4096
    temperature: 1.0
    supports_vision: true
    supports_thinking: true
  - name: glm-5.1
    display_name: glm-5.1
    use: langchain_openai:ChatOpenAI
    model: glm-5.1
    api_key: 75121e4bed7640d5b71ac95cf8b4310a.RA3GyRBAR3kv7VrR
    base_url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
    max_tokens: 4096
    temperature: 1.0
    supports_vision: true
    supports_thinking: true
  - name: deepseek-ai/DeepSeek-OCR
    display_name: deepseek-ai/DeepSeek-OCR
    use: langchain_openai:ChatOpenAI
    model: deepseek-ai/DeepSeek-OCR
    api_key: sk-beshfxfxfrllsczpqfrgjbugfbpzxgqgedbehceytpcvvtyb
    base_url: https://api.siliconflow.cn/v1/
    max_tokens: 4096
    temperature: 1.0
    supports_vision: true
    supports_thinking: true
  - name: zai-org/GLM-5-FP8
    display_name: zai-org/GLM-5-FP8
    use: langchain_openai:ChatOpenAI
    model: zai-org/GLM-5-FP8
    api_key: modalresearch_gWu46FDpVLYZWPVEA3b_2fq8Jw2UJiKMgEm_Rxmn1SA
    base_url: https://api.us-west-2.modal.direct/v1
    request_timeout: 600.0
    max_retries: 2
    max_tokens: 4096
    temperature: 1.0
    supports_vision: true
    supports_thinking: true
  - name: Qwen/Qwen3.6-27B
    display_name: Qwen/Qwen3.6-27B
    use: langchain_openai:ChatOpenAI
    model: Qwen/Qwen3.6-27B
    api_key:  sk-ighylafootabtuthwueirmoycccyqtdgbifyhozduvolkdyt
    base_url: https://api.siliconflow.cn/v1/
    max_tokens: 4096
    temperature: 1.0
    supports_vision: true
    supports_thinking: true
# 识图(图片识别)配置。
# - model_name:指定一个 models[] 中的模型名,作为“默认识图大模型”。view_image 工具会把
#   图片交给该模型识别,并把识别出的文字结果返回给主对话模型 —— 这样即使主对话模型不支持
#   视觉,也能“看图”。请改成你实际用于识图的模型名。
# - 若留空 / 注释掉 model_name,则回退到主对话模型自身的视觉能力(需该模型 supports_vision: true)。
# - prompt:不带具体问题时使用的默认识图指令(可选)。
# - max_tokens:识图模型输出上限(可选,默认用该模型自身的配置)。
vision:
  model_name: deepseek-ai/DeepSeek-OCR
  # prompt: 请详细描述这张图片的内容。
  # max_tokens: 2048

# 上传文件识别配置。
# - auto_convert_documents: true 时,上传的 PDF / Word / Excel / PPT 会在服务端自动转换为
#   Markdown(.md),agent 通过 read_file / grep 读取其内容 —— 即“识别”文档内容。
#   纯文本类(txt / csv / md / json / 代码等)无需转换,agent 用 read_file 直接读取。
#   图片(png/jpg/webp)由 view_image + 上面的 vision 识图模型处理。
# - pdf_converter: auto(优先 pymupdf4llm,缺失时回退 markitdown)| pymupdf4llm | markitdown
uploads:
  auto_convert_documents: true
  pdf_converter: auto

title:
  enabled: true
  max_words: 6
  max_chars: 60
  prompt_template: |
    请为下面这段对话生成一个简洁的标题,概括对话的核心主题。

    要求:
    - 标题必须使用简体中文
    - 尽量精炼,不超过 {max_words} 个词
    - 只返回标题本身,不要加引号、不要解释、结尾不要标点

    User: {user_msg}
    Assistant: {assistant_msg}

tool_groups:
  - name: web
  - name: file:read
  - name: file:write
  - name: bash

tools:
  - name: web_search
    group: web
    use: deerflow.community.ddg_search.tools:web_search_tool
    max_results: 5

  - name: web_fetch
    group: web
    use: deerflow.community.jina_ai.tools:web_fetch_tool
    timeout: 15

  - name: ls
    group: file:read
    use: deerflow.sandbox.tools:ls_tool

  - name: read_file
    group: file:read
    use: deerflow.sandbox.tools:read_file_tool

  - name: glob
    group: file:read
    use: deerflow.sandbox.tools:glob_tool
    max_results: 200

  - name: grep
    group: file:read
    use: deerflow.sandbox.tools:grep_tool
    max_results: 100

  - name: write_file
    group: file:write
    use: deerflow.sandbox.tools:write_file_tool

  - name: str_replace
    group: file:write
    use: deerflow.sandbox.tools:str_replace_tool

  - name: bash
    group: bash
    use: deerflow.sandbox.tools:bash_tool

sandbox:
  use: deerflow.sandbox.local:LocalSandboxProvider
  allow_host_bash: true

skills:
  path: skills
  security_scan:
    enabled: false

agents_api:
  enabled: true

# 登录鉴权扩展:在基础登录之上叠加两种自定义模式。
auth_login:
  # 用户名直登口令门:开关打开后,/login/<用户名> 直登必须再带 ?password=口令,
  # 口令不对直接 401。password 留空则默认口令为 123ewq。仅作用于用户名直登。
  username_login:
    require_password: false
    password: ""
  # token 换登录:前端用 ?authToken=上游token 进入,后端调用 token_info_url
  # (把该 token 直接拼成 Authorization: Bearer <token> 头)换出用户名,再登录;
  # 用户名不在库里时自动注册。
  token_login:
    enabled: false
    token_info_url: "https://ch1.b.uat.4.cn/consumer/login/getTokenInfo"
    # 已弃用:鉴权头现由前端传入的 token 拼成 "Bearer <token>",此项不再生效,保留仅兼容。
    service_authorization: "Bearer admin"
    timeout_seconds: 10
    # 上游是 HTTPS。UAT/内网常用自签或私有 CA 证书,默认 verify=true 会握手失败导致
    # 永远 401。此处 uat 域名按自签处理,先关校验;生产请置 true 或配 ca_cert_path。
    verify_ssl: false
    ca_cert_path: ""   # 可选:PEM 格式 CA 包路径,设置后优先生效并启用校验

# 日志系统入口(仅管理员可见):右下角「设置」菜单中会多出一个「日志系统」入口,
# 点击后在新标签页打开下面的 url。enabled 关掉则不显示该入口。


database:
  backend: sqlite
  sqlite_dir: .deer-flow/data
  pool_size: 20          # 基础连接池(postgres/mysql 生效;sqlite 忽略)
  max_overflow: 20       # 高峰期可临时超出 pool_size 的额外连接数,真实上限 = pool_size + max_overflow
  pool_timeout: 30       # 池满时等待空闲连接的秒数,超时报错
  echo_sql: false

checkpointer:
  type: sqlite
  connection_string: .deer-flow/data/deerflow.db

# 记忆子系统:跨会话持久化用户画像与 agent 私有记忆。
# 三层覆盖优先级(高->低):
#   users/{user_id}/memory_config.json > .deer-flow/memory_user_overrides.json > 此处
memory:
  enabled: true
  version: v1                     # 记忆版本: 'v1'(原版 DeerFlow, memory.json + LLM 自动提取)
                                   #           'v2'(USER.md/MEMORY.md + 可选 Hindsight)
  provider: hindsight              # 'builtin' | 'hindsight'(外部 provider 名)
                                   # builtin 始终启用,这里只决定 external 选哪个
                                   # (version=v1 时此字段忽略)

  # V1 专属配置 —— version=v1 时生效
  v1:
    max_facts: 100                 # 最多保留的事实条数,超出时驱逐最低置信度的事实
    fact_confidence_threshold: 0.7 # 事实置信度阈值,低于此值不保存
    debounce_seconds: 30           # 对话结束后延迟多少秒才触发 LLM 提取
    model_name: ""                 # 用于事实提取的 LLM 模型名;空则继承全局默认模型
    token_budget: 2000             # 注入系统提示词的 token 预算
  builtin:
    enabled: true
    memory_char_limit: 2200
    user_char_limit: 1375
    deduplicate_on_load: true

  hindsight:                       # provider=hindsight 时生效,需另行部署 Hindsight 服务
    mode: local_external           # 'cloud' | 'local_embedded' | 'local_external'
    api_url: http://47.88.25.99:18888
    api_key: ""                    # 部署 Hindsight 后填,或改成 $HINDSIGHT_API_KEY 并设同名环境变量
                                   # 注意:写成 $VAR 但环境变量未设置会导致配置加载失败
    bank_id_template: "deerflow-user-{user_id}"
    work_bank_id_template: "deerflow-work-{user_id}-{agent_id}"
    memory_mode: context # 'context' | 'tools' | 'hybrid'
    bank_mission: "你是一个中文记忆助手，负责从对话中提炼和存储重要信息。所有记忆内容必须使用中文记录。"
    bank_retain_mission: "请从以下对话中提炼重要信息，包括用户的偏好、需求、背景知识和关键事实。所有提炼的内容必须用中文表达。"
    recall_budget: mid # 'low' | 'mid' | 'high'
    recall_max_tokens: 4096
    recall_max_input_chars: 800
    auto_recall: true
    auto_retain: true
    retain_async: true
    retain_every_n_turns: 1
    retain_user_prefix: "User"
    retain_assistant_prefix: "Assistant"

  # background_extraction:预留功能,代码尚未实现 —— 仅设计文档存在。
  # 待对应版本支持后,取消下面整段注释即可启用(漏记兜底)。
  # background_extraction:
  #   enabled: false                 # 默认关闭,作为漏记兜底
  #   debounce_seconds: 30
  #   model_name: ~                  # null = 用默认模型
  #   fact_confidence_threshold: 0.7
  #   max_facts_per_extraction: 10
  #   correction_detection: true
  #   reinforcement_detection: true

  injection:
    enabled: true
    max_tokens: 2000
    include_builtin: true
    include_hindsight: true
    context_tag: "memory-context" # 包裹 Hindsight recall 的标签名

  security:
    scan_content: true # 注入/外渗模式扫描
    block_invisible_unicode: true
    # streaming_scrubber:预留字段,代码尚未实现 —— 待版本支持后取消注释。
    # streaming_scrubber: true       # SSE 流前清洗 <memory-context>

# AI 写作子系统 —— 素材收集专家专用配置。
# 注意：这三项必须嵌套在 ai_writing: 段下；写到顶层会被 _ai_writing_config()
# (app/gateway/routers/ai_writing.py:_ai_writing_config) 直接忽略。
ai_writing:
  keyword_model: deepseek-chat # 检索词生成专用模型，留空回退写作主模型
  rank_model: deepseek-chat # 素材排序专用模型，留空回退写作主模型
  max_materials: 20 # 合并去重后的素材总量上限，范围 [1, 100]，默认 20

log_system:
  enabled: true
  url: "https://your-log-system.example.com"
  label: "日志系统"