DeepSeek Harness
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DeepSeek Harness(dsh)是一款MIT开源的模块化AI Agent开发框架,秉持“一切皆插件”理念,基于Cordis微内核构建。框架内置工具调用、安全沙箱、多智能体编排等完整基础设施,支持20+主流大模型一键切换及4种预制运行模式,开发者仅需配置即可灵活组装能力模块。永久免费可商用
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DeepSeek Harness是什么?
DeepSeek Harness(简称dsh)是DeepSeek推出的 MIT开源Agent运行开发框架,核心设计理念为「一切皆插件」,底层基于Cordis微内核。框架完整提供工具调用、沙箱、任务调度、会话记忆、多智能体编排等整套运行基础设施,支持接入DeepSeek、OpenAI、Claude、Kimi等20+主流大模型,内置4种预制运行模式。开发者可无修改源码、仅通过配置自由插拔重组全部能力模块,面向Agent开发者、研发团队及模型测试人员。
官网地址:https://www.deepseek.com/h/
基础信息
- 产品名称:DeepSeek Harness(dsh)
- 官网:https://www.deepseek.com/harness/
- 开源协议:MIT开源,完整源码开放
- 底层内核:Cordis时空可组合插件内核(北大 + DeepSeek联合研发)
- 启动方式:
npx @deepseek-ai/dsh web/ Git克隆本地部署 - 核心公式:Agent = 大模型 + Harness(模型负责推理,框架负责全部落地执行)
核心架构:一切皆插件
模型、工具、技能库、会话管理、安全沙箱、持久存储、任务循环、调度器、前端UI全部独立插件,支持:
- 配置文件直接增删替换插件,无需修改项目源码
- 插件间通过统一事件/服务通信,兼容性强
- 社区可自主开发视觉、多智能团队、交互UI等扩展插件
主流社区插件:DeepEye视觉OCR、AgentTeams多智能体协作、Gen交互式图表UI、终端TUI客户端
4种内置预制运行模式
| 模式 | 适用场景 | 核心特性 |
|---|---|---|
| 标准模式(通用首选) | 代码开发、数据分析、综合业务任务 | 全套工具栈:文件编辑、Shell终端、网页检索、自定义技能、子Agent、长周期规划 |
| PTC程序化模式 | 批量数据处理、多工具链式自动化流程 | 支持模型生成TypeScript脚本串联多步骤任务 |
| 极简模式 | 大模型统一基准测试、轻量化复现实验 | 仅保留Shell+文件编辑器,无多余插件 |
| 创造模式 | 插件开发者、定制化智能体开发 | 支持运行时调试插件、自定义Agent预设模板 |
核心完整能力
- 全链路任务可追溯:完整只读会话日志(系统提示、推理过程、工具调用、子Agent调度全部留存);支持任务断点续跑、分支分叉、回放检索。
- 安全沙箱隔离:文件、终端高危操作二次确认,隔离本地系统风险,防止AI误删/篡改本地文件。
- 多模型兼容网关:一键切换DeepSeek、OpenAI、Anthropic、Moonshot Kimi等国内外主流LLM,兼容OpenAI标准API协议。
- 多层记忆存储:会话上下文、长期业务记忆、技能模板分层持久存储,超长任务不丢失信息。
- 多智能体协同调度:插件支持多Agent分组分工,自动分配子任务、汇总结果,完成复杂综合项目。
- 多端运行:网页可视化控制台、命令行TUI终端双界面。

价格计费规则
- 框架本体:永久免费开源,无授权费,可商用、二次分发改造。
- 推理成本:框架不含模型算力,调用DeepSeek/第三方模型API按各厂商标准单独计费。
- 无平台抽成:仅消耗对应大模型Token费用。
适用人群 & 场景
- AI Agent开发者:快速搭建代码、数据、自动化智能体,省去底层调度开发
- 研发团队:内部自动化工作流、本地研发助手
- 模型评测人员:极简模式做统一横向性能对比
- 插件二次开发者:基于Cordis内核拓展视觉、行业专用工具
- 企业AI部门:私有化搭建内部Agent工作台,数据本地留存
产品优劣势
✅ 优势
- 完全开源无授权成本,模块化插件架构灵活性远超LangChain等固定框架
- 一站式覆盖工具、沙箱、记忆、多Agent全套运行层,不用自研调度系统
- 多模型统一接入,切换模型仅修改配置
- 完整任务溯源与断点续跑,适合长周期复杂工程任务
- 国内DeepSeek生态深度适配,缓存降低Token消耗
⚠️ 短板
- 面向开发者,无小白轻量化可视化模板,上手有一定技术门槛
- 模型推理成本单独结算,高频重度使用存在Token开销
- 社区插件生态尚在快速扩张,垂直行业专用插件较少
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