DeepSeek AI випустила DeepSeek Harness у попередній версії для розробників: ліцензована за MIT оболонка для агентів, де все є плагіном

DeepSeek випустила DeepSeek Harness v0.1 у режимі попереднього перегляду для розробників і опублікувала повний вихідний код за ліцензією MIT. Проєкт постачається як dsh у репозиторії deepseek-ai/deepseek-harness. Harness — це рівень між моделлю та середовищем, у якому вона діє: інструменти, файли, пісочниці та цикл керування, що дають агенту змогу продовжувати роботу. DeepSeek формулює це як Агент = Модель + Harness. Більшість harness-рішень жорстко кодують цей рівень: цикл агента, реєстр інструментів і сховище сесій є фіксованими, а розширення можливе лише через ті точки підключення, які передбачили автори. Harness займає протилежну позицію, викладену в перших рядках його README: усе є плагіном. Моделі, інструменти, навички, сесії, пісочниці, сховища, цикли, планування та інтерфейс працюють за межами плагінів Cordis, і будь-який із цих компонентів можна вибрати, замінити або розширити в конфігурації без зміни вихідного коду Harness. Це робить проєкт набором для складання середовищ виконання агентів, а не фіксованим помічником для програмування, і саме тому цей реліз важливіший за анонс моделі, разом із яким він вийшов.

Чи придатний він до розгортання?

Так, але як інфраструктура для розробників, а не як готовий виробничий продукт на основі агента. v0.1 — це попередня версія для розробників.

• Рівень компаній: стартапи, що працюють за принципом AI-native, а також команди, які відповідають за платформи або досвід розробників у середніх і великих підприємствах, що вже використовують внутрішні інструменти. Регульовані підприємства можуть проводити локальні пілотні проєкти, оскільки рішення має ліцензію MIT і розгортається на власній інфраструктурі.
• Галузі: програмне забезпечення та інструменти для розробників, фінансові послуги й страхування (аудитовані запуски агентів), дослідження та розробки у сфері охорони здоров’я й фармацевтики, постачальники хмарних рішень і напівпровідників, які публікують еталонні стеки агентів, а також академічні чи промислові дослідницькі лабораторії, що порівнюють моделі.
• Застосування: внутрішні агенти для програмування у приватних репозиторіях, оцінювання моделей у контрольованому середовищі з двома інструментами, спостережуваність агентів і повторне відтворення запусків, власні політики пісочниць і затвердження, а також пакування внутрішніх інструментів як багаторазово використовуваних плагінів.

Ядро Cordis

Harness працює на основі Cordis — метафреймворку, дизайн якого описано в праці Парадигма програмування для просторово-часової композиційності. Ядро відповідає за підключення, відключення та залежності плагінів. Можливості реалізуються в плагінах, а не в привілейованому ядрі.

Плагіни охоплюють моделі, інструменти, навички, сесії, пісочниці, сховища, цикли, планування та інтерфейс. Сервіси й події Cordis дають їм змогу взаємодіяти. Розробники можуть вибирати, замінювати або розширювати будь-яку можливість у конфігурації без зміни вихідного коду Harness.

Чотири режими виконання

Стандартний — це повноцінний агент для програмування: редагування файлів, командний рядок, пошук файлів і вебпошук, навички, планування, цілі, субагенти та робочі процеси. Режим коду надає доступ до цих інструментів через Code Mode SDK, тож модель може об’єднувати багатокрокові операції в одній програмі TypeScript. Мінімальний залишає два інструменти — постійні bash і str_replace_editor — для порівняльного оцінювання моделей у мінімальному середовищі. Режим творця додає інспектування середовища виконання, експерименти з плагінами в пам’яті та рекомендації зі створення пресетів.

Кожен запуск можна відстежити

Усе, що бачить модель, записується в журнал сесії, доступний лише для додавання. Це охоплює системні підказки, міркування, виклики інструментів і результати, планування субагентів та кожну ін’єкцію контексту. Подання «Траєкторія» перевіряє ці записи за джерелом. Відновлення, розгалуження, пошук і повторне відтворення працюють з одним і тим самим потоком подій. Більшість фреймворків для агентів реєструють виклики інструментів; особливо важливою тут є заява про запис кожної ін’єкції контексту.

Маршрутизація моделей також є плагіном

У розділі Налаштування → Моделі ключ API DeepSeek починає діяти під час наступного запиту без перезапуску сервера. Встановлений каталог додає таких постачальників, як Anthropic і OpenAI, за ключем API. Для Bedrock, Vertex, Azure і Codex натомість потрібні власні облікові дані: облікові дані AWS і регіон, проєкт ADC, параметр api-version та OAuth відповідно. Власні постачальники приймають будь-яку базову URL-адресу й протокол, сумісні з OpenAI. Ключі доступні лише для запису й зберігаються в $DSH_HOME/.credentials.yaml; налаштування зберігають лише посилання на облікові дані.

Запуск

npx @deepseek-ai/dsh web запускає вебінтерфейс, який за замовчуванням доступний за адресою http://127.0.0.1:3080. Із клонованого репозиторію: git clone, pnpm install, pnpm run build, а потім pnpm dsh web. Python SDK постачається як deepseek-harness-sdk і потребує Python 3.10 або новішої версії на Linux x64, Linux arm64 або macOS 14+ на arm64. Вбудованому середовищу виконання не потрібен системний Node.js.

Основні висновки

• Має ліцензію MIT, постачається як dsh і є попередньою версією для розробників.
• Ядро Cordis перетворює моделі, інструменти, навички, сесії, пісочниці, сховища, цикли, планування та інтерфейс на взаємозамінні плагіни.
• Чотири режими — Стандартний, Код, Мінімальний і Творець — завантажують різні набори плагінів за замовчуванням.
• Журнал сесії, доступний лише для додавання, фіксує кожну ін’єкцію контексту; відновлення, розгалуження, пошук і повторне відтворення використовують один потік подій.
• За задумом не прив’язаний до конкретного постачальника: DeepSeek, Anthropic, OpenAI, Bedrock, Vertex, Azure, Codex і кінцеві точки, сумісні з OpenAI.

---

Перегляньте сторінку продукту DeepSeek Harness, репозиторій на GitHub, документацію для розробників, анонс DeepSeek у X і Cordis.Також підписуйтеся на нас у Twitter і не забудьте приєднатися до нашого субреддіту про машинне навчання з понад 150 тисячами учасників та підписатися на нашу розсилку. Стривайте! Ви є в Telegram? тепер ви також можете приєднатися до нас у Telegram.

Потрібно стати нашим партнером для просування вашого репозиторію на GitHub, сторінки на Hugging Face, релізу продукту, вебінару тощо? Зв’яжіться з нами