DeerFlow 2.0 프로덕션 배포 — Docker Compose, Kubernetes, 메시지 게이트웨이
DeerFlow를 Docker Compose와 Kubernetes로 프로덕션 배포하고, Slack/Telegram 메시지 게이트웨이를 연동하는 전 과정.

DeerFlow 2.0 프로덕션 배포 — Docker Compose, Kubernetes, 메시지 게이트웨이
Part 3에서 커스텀 스킬, MCP 연동, 샌드박스 시스템을 다뤘습니다. 이번 글에서는 DeerFlow를 실제 프로덕션 환경에 배포하는 방법을 다룹니다.
Docker Compose로 전체 스택을 올리고, Kubernetes로 확장하고, Slack/Telegram 게이트웨이로 팀과 연결하는 전 과정입니다.
1. 배포 아키텍처
프로덕션 DeerFlow는 4개 서비스로 구성됩니다:
관련 포스트

AI Tools & Agents
Google COSMO 해부 — 온디바이스 AI 에이전트의 새 아키텍처
Google이 실수로 공개한 차세대 AI 어시스턴트 COSMO. Gemini Nano + PI 서버 + 하이브리드 모드의 3-모드 아키텍처를 완전히 분석합니다. Google I/O 2026 직전 유출.

AI Tools & Agents
스스로 진화하는 AI 에이전트 — 2026년의 새로운 패러다임
GenericAgent, Evolver, Open Agents — 스스로 스킬을 만들고, 실행 경로를 기억하고, 실패에서 배우는 자가 진화 에이전트 3종 비교.
⚡️
AI & ML
Gemma 4 MoE 파인튜닝 — 3.8B 활성 파라미터로 Arena #6 성능 커스터마이징
Gemma 4 26B MoE 모델에 QLoRA 적용. Expert 레이어 LoRA 전략, Dense 대비 비교, MoE 전용 학습 팁, Ollama 배포까지. LoRA 시리즈 Part 4.