DeepSeek Harness

Name: DeepSeek Harness
Author: DeepSeek

AI 智能体

深度求索

免费开源

关于

深度求索推出的开源 Agent 开发平台，基于 Cordis 插件系统构建，一切皆插件——模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、调度、UI 均可自由替换与组合

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编辑评价

变革级

以真正模块化的插件系统重新定义 Agent 架构

DeepSeek Harness 将一切建立在 Cordis 插件架构之上，带来了 Agent 开发的范式转变。从模型后端到 UI，每一个能力都是可替换的插件，使其成为目前最模块化的 Agent 平台。虽然仍处于开发者预览版阶段，插件生态尚在早期，但其架构优雅性和深度求索的背书使其有潜力成为 Agent 开发领域的变革者。Trajectory 视图、多种 Agent 模式和会话回放能力已经为开发和生产使用提供了坚实基础。

最适合

•构建自定义 AI Agent 的开发者
•研究 Agent 架构的研究人员
•希望完全控制 Agent 技术栈的团队

以下情况建议考虑替代方案

•AutoGPT（成熟的 Agent 框架，生态更广泛）
•Dify（可视化 Agent 构建器，GUI 工具更丰富）

尝试 DeepSeek Harness

平台支持

网页版WindowsmacOSLinux

可用平台包括网页版、Windows、macOS和Linux。

核心功能

Cordis 插件架构——一切皆插件

多种 Agent 模式：标准模式、PTC（代码）模式、极简模式、创造模式

Trajectory 视图，完整回放和调试运行过程

插件生态覆盖模型、工具、技能、沙箱、存储、调度、UI 等全部能力

Web UI 默认运行在 localhost:3080

仅追加的会话日志，支持恢复、分叉、检索与回放

MIT 开源许可证

定价方案

free

免费开源（MIT）

paid

不适用——完全开源

freemium

不适用

使用场景

使用模块化插件架构构建和部署自定义 AI Agent

以 Cordis 插件形式开发和测试新的 Agent 能力

在多种模式（标准、PTC、极简、创造）下运行编码 Agent

通过 Trajectory 会话回放调试 Agent 行为

创建自定义 Agent 预设和配置

优点

真正的模块化架构——每个能力都是插件，支持无限定制

基于 Cordis 构建，具有学术论文支撑的插件系统设计

多种 Agent 模式满足从全功能到极简的不同使用场景

Trajectory 视图提供出色的调试和可观测性

MIT 许可证——完全开源，无任何限制

由领先的 AI 研究公司深度求索背书

缺点

开发者预览版——快速迭代中，存在破坏性变更

项目非常新（2026年8月）——生态和文档仍在完善中

需要 Node.js 运行环境——非独立二进制程序

Web UI 默认为本地运行，无内置云部署方案

插件生态尚处早期——第三方插件有限

5 步上手 DeepSeek Harness

安装并启动 Web UI

安装 Node.js 后，运行 `npx @deepseek-ai/dsh web` 启动 Web UI，默认服务地址为 http://127.0.0.1:3080。dsh 进程会把调用目录作为默认文件系统位置。也可以从源码运行：克隆仓库后依次执行 pnpm install、pnpm run build、pnpm dsh web。 ![](images/tutorials/dsh-web-ui-welcome.png)

启动 Web UI

npx @deepseek-ai/dsh web

从源码运行

git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git && cd deepseek-harness && pnpm install && pnpm run build && pnpm dsh web

配置模型

打开「设置 → 模型」，输入 DeepSeek API 密钥并保存，模型路由会立即可用，无需重启服务器。要接入其他提供方，选择「添加提供方」并从已安装目录中选取（Anthropic、OpenAI 等）；对于公司网关或自建 OpenAI 兼容端点，选择「添加自定义提供方」——提供小写 Provider ID、基础 URL、API 协议、凭据和至少一个模型。保存前还可以从端点「获取可用模型」。 ![](images/tutorials/dsh-settings-models.png)

自定义提供方 YAML（视觉模型示例）

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]

选择工作区

点击「选择工作区」，添加启动 dsh 时所在的项目目录并选中。新的 Web UI 在添加工作区前不会选中任何工作区——选中工作区前，会话输入框不可用。

提示

新的 Web UI 必须选择工作区后，会话输入框才可用。

在会话中运行任务

启动一个会话并发送提示，例如：「Summarize this repository and identify its main packages.」。Agent 可以读取和编辑工作区文件、运行命令、委派工作并维护计划。当操作在当前权限策略下需要审批时，Web UI 会先询问你。

示例提示词

Summarize this repository and identify its main packages.

进阶：CLI 模式与 Python SDK

除了 Web UI，dsh 还提供 CLI 入口模式——使用 `dsh --profile headless "job"` 运行一次性持久会话并退出。需要编程调用时，可安装 Python SDK（`python -m pip install deepseek-harness-sdk`，要求 Python 3.10+、Linux/macOS），设置 DEEPSEEK_API_KEY 后即可在自己的程序中驱动 Harness。

headless CLI

dsh --profile headless "Inspect the repository and fix the failing tests."

安装 Python SDK

python -m venv .venv && . .venv/bin/activate && python -m pip install deepseek-harness-sdk && export DEEPSEEK_API_KEY=sk-...

SDK 用法

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)