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第三，使用的首要条件是组织在硬件和沙箱环境方面的技术准备程度。由于每个任务都在一个具有独立文件系统、命令行和浏览器的隔离容器中运行，DeerFlow为代理充当了“盒中计算机”的角色。这使其非常适合数据密集型工作负载或软件工程任务，在这些场景中，代理必须安全地执行和调试代码，而不污染主机系统。然而，这种“开箱即用”的运行时环境对基础设施层提出了显著要求；决策者必须确保拥有足够的计算资源和内存容量，以支持并行运行的多代理团队，因为框架在处理复杂任务时的资源需求会迅速攀升。
此外，def forward(self, input_ids, use_fp8=False):
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