Официальный open-source агентный рантайм от DeepSeek

Создавайте и расширяйте агентов с помощью DeepSeek Harness

Разберитесь в принципах работы DeepSeek Harness (DSH), запустите официальную Developer Preview и найдите подходящие плагины, инструменты и инфраструктуру для ваших рабочих процессов.

Developer Preview MIT open source Everything is a Plugin

Model + Harness = Agent

Что такое DeepSeek Harness?

DeepSeek Harness, сокращенно DSH — это open-source агентный каркас от DeepSeek AI. Это слой исполнения (runtime) вокруг модели: он связывает поставщиков моделей, инструменты, навыки, сессии, рабочие пространства, хранилища, права доступа и пользовательские интерфейсы, позволяя агенту выполнять многошаговые задачи вместо того, чтобы возвращать изолированный ответ.

Фреймворк строится на принципе «Everything is a Plugin» (Все — это плагин). Его архитектура на базе Cordis выставляет основные возможности как заменяемые сервисы, что делает DSH полезным для разработчиков, которым нужно инспектировать, расширять или самостоятельно разворачивать агентные процессы. Текущая версия — Developer Preview, поэтому API и контракты плагинов могут меняться.

01

Рантайм на базе плагинов

Модели, инструменты, навыки, хранилища, сессии, планировщик и интерфейсы собираются из плагинов.

02

Отслеживаемые сессии

Работа агента сохраняется в виде структурированного состояния сессии, которое можно инспектировать, продолжать и отлаживать.

03

Разнообразные рабочие процессы

Используйте Web UI, CLI или SDK для интерактивной работы, автоматизации и создания собственных продуктов.

04

Локальный контроль

Запускайте фреймворк локально, выбирайте рабочее пространство и задавайте границы для моделей, инструментов и прав доступа.

Отборные ресурсы DSH

Начните с официальных материалов, затем изучайте источники от сообщества. Элементы от третьих лиц помечены соответствующим образом — проверяйте их перед установкой.

DSH Официальный

DeepSeek Harness

Официальный обзор продукта и стартовая точка для Developer Preview DeepSeek Harness.

Открыть ресурс
GH Официальный

deepseek-ai/deepseek-harness

Официальный репозиторий под лицензией MIT, примеры, история изменений и файлы релизов.

Открыть ресурс
npm Официальный

@deepseek-ai/dsh

Опубликованный пакет @deepseek-ai/dsh для запуска локального Web UI.

Открыть ресурс
UI Официальный

DSH Web UI Guide

Официальная инструкция по настройке модели, выбору рабочего пространства и запуску первой задачи.

Открыть ресурс
DOC Официальный

DSH Architecture

Техническое описание Cordis, плагинов, сервисов, состояния сессий и цикла работы агента.

Открыть ресурс
CO Независимый

Cordis

Фреймворк композиционности, лежащий в основе DSH и его модели плагинов-сервисов.

Открыть ресурс
PLG Независимый

dsh-plugin on GitHub

Лента GitHub для репозиториев с тегом dsh-plugin; проверяйте авторов и поддержку перед использованием.

Открыть ресурс
DIR Независимый

DeepSeek Code Directory

Независимая каталогизация по категориям для поиска плагинов, инструментов и инфраструктуры DSH.

Открыть ресурс

Инфраструктура вокруг агента

Способная модель — лишь часть системы. Надежная настройка DSH также требует четких границ рантайма, данных и безопасности.

LAYER 1

Модели и провайдеры

Настройте DeepSeek или совместимые провайдеры, учетные данные, маршрутизацию моделей и политики контекста.

LAYER 2

Инструменты и интеграции

Подключайте работу с файлами, команды оболочки, браузеры, API и услуги в стиле MCP с явным указанием прав.

LAYER 3

Сессии и хранилище

Сохраняйте контекст, события и состояние рабочего пространства, чтобы работу можно было возобновить, аудировать и отлаживать.

LAYER 4

Песочница и управление

Ограничьте доступ к файловой системе и командам, требуйте подтверждения для опасных действий и храните секреты вне промптов.

Запуск DSH локально

Установите Node.js, запустите официальный пакет и откройте URL, выведенный в консоль. По умолчанию Web UI доступен на 127.0.0.1:3080.

npx @deepseek-ai/dsh web

Developer Preview: ожидайте изменения интерфейсов, ломающие совместимость. Фиксируйте версии и тестируйте плагины в изолированном рабочем пространстве перед использованием в продакшене.

Как мы отбираем и оцениваем ресурсы

Каталог плагинов полезен только если его содержимое можно проверить. Перед подключением любого расширения к рабочему пространству агента изучите следующие признаки.

  • Четкий исходный репозиторий, лицензия и идентификация авторов
  • Активная поддержка и понятная история релизов
  • Документированные права доступа, сетевые запросы и обработка данных
  • Совместимость с текущей версией DSH Developer Preview
  • Воспроизводимые инструкции установки и безопасный способ отключения или удаления

Часто задаваемые вопросы по DeepSeek Harness

Прямые ответы на популярные вопросы о настройке DSH, плагинах и сценариях использования.

Что такое DeepSeek Harness?

DeepSeek Harness — это open-source агентный рантайм от DeepSeek AI. Он окружает модель инструментами, сессиями, рабочими пространствами, хранилищами, правами доступа и интерфейсами, необходимыми для выполнения многошаговых задач.

Официально ли выпущен DeepSeek Harness?

Да. DeepSeek публикует официальную страницу продукта, репозиторий и пакет npm, однако проект помечен как Developer Preview, а не как стабильный релиз для продакшена.

Как установить DeepSeek Harness?

При установленном Node.js запустите npx @deepseek-ai/dsh web. Команда локально запускает Web UI и выводит адрес в консоль. Также можно клонировать официальный репозиторий для разработки из исходного кода.

Что такое плагины DSH?

Плагины обеспечивают специфичные возможности: доступ к моделям, инструменты, навыки, хранение данных, планирование, интерфейсы и интеграции. Поскольку DSH построен на плагинах, эти компоненты можно собирать или заменять.

Безопасно ли использовать плагины от сообщества?

Относитесь к любому стороннему плагину как к исполняемому коду. Проверьте его исходный код, лицензию, права доступа, сетевое поведение, поддержку и совместимость версий, затем протестируйте в изолированном рабочем пространстве.

Изучайте экосистему DeepSeek Harness

Начните с официального рантайма и документации, затем добавляйте только те плагины и инфраструктуру, которые действительно нужны вашему процессу.