DeepSeek Harness
Acerca de
Harness de agente de código abierto desarrollado por DeepSeek basado en el sistema de plugins Cordis. Todo es un plugin: modelos, herramientas, habilidades, sesiones, sandboxes, almacenamiento, programación y UI son todos componibles y reemplazables
Nuestro Veredicto
Cambio de JuegoRedefiniendo la arquitectura de agentes con un sistema de plugins verdaderamente modular
DeepSeek Harness trae un cambio de paradigma al desarrollo de agentes al construir todo sobre la arquitectura de plugins de Cordis. Cada capacidad — desde el backend del modelo hasta la UI — es un plugin intercambiable, lo que lo convierte en la plataforma de agentes más modular disponible. Aunque todavía está en vista previa para desarrolladores con un ecosistema de plugins incipiente, su elegancia arquitectónica y el respaldo de DeepSeek lo posicionan como un posible cambio de juego en el espacio de desarrollo de agentes. La vista Trajectory, los múltiples modos de agente y las capacidades de reproducción de sesiones ya proporcionan una base sólida tanto para el desarrollo como para el uso en producción.
Ideal para
- •Desarrolladores que construyen agentes de IA personalizados
- •Investigadores que exploran arquitecturas de agentes
- •Equipos que quieren control total sobre la pila de agentes
Considera alternativas si
- •AutoGPT (marco de agente maduro con ecosistema más amplio)
- •Dify (constructor visual de agentes con más herramientas GUI)
Plataformas compatibles
Las plataformas disponibles incluyen Aplicación web, Windows, macOS y Linux.
Características Principales
Precios
Casos de Uso
Ventajas
Desventajas
Última Actualización
2026-08-13 (Vista previa para desarrolladores)
Empieza con DeepSeek Harness en 5 Pasos
Empieza con DeepSeek Harness en 5 Pasos
Instala y lanza la interfaz web
Instala Node.js y ejecuta `npx @deepseek-ai/dsh web` para iniciar la interfaz web, servida en http://127.0.0.1:3080 por defecto. El proceso dsh usa su directorio de invocación como ubicación predeterminada del sistema de archivos. Para ejecutar desde el código fuente, clona el repositorio y ejecuta pnpm install, pnpm run build y pnpm dsh web. 
npx @deepseek-ai/dsh webgit clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git && cd deepseek-harness && pnpm install && pnpm run build && pnpm dsh webConfigura un modelo
Abre Configuración → Modelos, introduce una clave de API de DeepSeek y guárdala. La ruta del modelo queda disponible de inmediato sin reiniciar el servidor. Para añadir otros proveedores, elige "Añadir proveedor" y selecciona uno del catálogo instalado (Anthropic, OpenAI, etc.), o elige "Añadir un proveedor personalizado" para una pasarela corporativa o un endpoint compatible con OpenAI autohospedado — proporciona un Provider ID en minúsculas, URL base, protocolo de API, credencial y al menos un modelo. También puedes obtener los modelos disponibles del endpoint antes de guardar. 
llm-pi-ai:
providers:
my-gateway:
apiKeyEnv: GATEWAY_API_KEY
api: openai-completions
baseURL: https://gateway.example/v1
models:
- id: vision-preview
input: [text, image]Elige un espacio de trabajo
Haz clic en "Elegir espacio de trabajo", añade el directorio del proyecto donde iniciaste dsh y selecciónalo. Una interfaz web nueva no tiene ningún espacio de trabajo seleccionado hasta que añadas uno — el compositor de sesiones permanece no disponible hasta que se selecciona un espacio de trabajo.
Una interfaz web nueva requiere seleccionar un espacio de trabajo antes de que el compositor de sesiones esté disponible.Ejecuta una tarea en una sesión
Inicia una sesión y envía un prompt, por ejemplo: "Summarize this repository and identify its main packages." El agente puede leer y editar archivos del espacio de trabajo, ejecutar comandos, delegar trabajo y mantener un plan. La interfaz web pregunta antes de operaciones que requieren aprobación según la política de permisos activa.
Summarize this repository and identify its main packages.Ve más lejos: modos CLI y el SDK de Python
Además de la interfaz web, dsh ofrece modos de entrada CLI — ejecuta una sesión persistente única con `dsh --profile headless "job"` para una sesión de un solo uso que imprime la respuesta y termina. Para uso programático, instala el SDK de Python (`python -m pip install deepseek-harness-sdk`, Python 3.10+, Linux/macOS), configura DEEPSEEK_API_KEY y controla el harness desde tu propio programa.
dsh --profile headless "Inspect the repository and fix the failing tests."python -m venv .venv && . .venv/bin/activate && python -m pip install deepseek-harness-sdk && export DEEPSEEK_API_KEY=sk-...from deepseek_harness import DeepSeekHarness
with DeepSeekHarness(
provider="deepseek-official",
model="deepseek-v4-flash",
max_tokens=49152,
cwd="/path/to/workspace",
session_root="/path/to/sessions",
cordis="examples/jsonrpc-agent/minimal.cordis.yml",
) as harness:
result = harness.run(
"Inspect the repository and fix the failing tests.",
session_id="example-001",
)
print(result.final_response)Más de DeepSeek
Herramientas de Agentes de IA relacionadas
El fenómeno pionero de agentes autónomos, hoy reconstruido como plataforma low-code de flujos de agentes IA (AutoGPT Platform)
Agente de IA multiplataforma de Nous Research con memoria unificada en Telegram, Discord, Slack y más
Plataforma de desarrollo de aplicaciones LLM de código abierto con flujos de trabajo de IA, pipelines RAG, capacidades de agente y gestión de modelos
Plataforma de desarrollo de bots IA de ByteDance con plugins personalizados, base de conocimiento, flujos de trabajo, publicación multicanal con un clic
