DeepSeek Harness

产品简介

DeepSeek Harness（命令行名 dsh）是深度求索（DeepSeek）于 2026 年 8 月 13 日开源发布的智能体（Agent）运行时框架，采用 MIT 协议，定位为“Agent 时代的操作系统”。官方用“Model + Harness = Agent”概括其价值：大模型负责推理与生成，DeepSeek Harness 负责把推理接入真实环境，让系统具备读文件、改代码、跑命令、搜网页、做规划、调度子智能体、记录全过程轨迹的能力。

DeepSeek Harness 并非聊天界面，也不是模型本身，而是一套“套在模型外面的执行框架”。底层基于 Cordis 插件内核，贯彻“一切皆插件”架构——模型适配器、工具注册表、会话存储、Agent 主循环、沙箱、调度、Web UI 全部是可替换插件，不存在需要 patch 的特权核心。开发者通过配置并排挂载插件即可扩展能力，插件卸载时自动回收副作用。

产品提供 Web UI、桌面端、TUI、Headless 命令行、Python SDK、TypeScript SDK 与 ACP 服务器等多种入口，预设标准、PTC（程序化工具调用）、极简、创造四种模式，支持 DeepSeek 及 OpenAI、Anthropic、Google、Kimi 等近 40 家模型供应商，也可接 Ollama、vLLM 等本地模型。截至 2026 年 11 月，社区已积累数万插件，日活突破百万级，处于快速迭代的开发者预览阶段。

主要功能

• 插件化运行时架构：基于 Cordis 实现“一切皆插件”，模型、工具、会话、循环、UI、调度均作为可卸载插件存在，支持不修改底层代码即可替换任意模块。
• 多模态与文件通路处理：内置图片归一化、附件路由、Files API 传输与多模态模型接入能力，支持让视觉输入从前端到模型端到端跑通。
• 代码与终端执行工具：提供文件读写、Shell 执行、str_replace 编辑、脚本运行、测试启动等能力，可理解仓库结构、定位缺陷并自动修复与验证。
• 网页搜索与资料查证：集成搜索、抓取、来源标注工具，可检索资料、交叉核对信息并输出带引用的结论，适用于研报与文档核查场景。
• 多智能体协同调度：支持 Subagent 机制，可将 Claude Code、Codex 等外部编码代理作为子进程委派，父会话与子代理模型、权限独立配置。
• 会话轨迹与可重放日志：通过 Trajectory 记录提示词、推理、工具调用、子代理调度全过程，支持查看、恢复、分叉、搜索与回放用于调试审计。
• 多层安全与沙箱隔离：提供 Guard、Approval、Sandbox 三层约束，高危命令与越权访问需人工确认，默认将写操作限制在工作区与临时目录内。
• 四种任务预设模式：标准模式处理综合任务，PTC 模式做批量工具编排，极简模式仅留终端用于复现评测，创造模式支持对话式生成与卸载插件。

使用方法

1. 准备环境：安装 Node.js（建议 24+，部分版本要求 22.19.0 以上），源码构建需准备 pnpm 与 Git 工具链。
2. 快速启动：在终端执行 npx @deepseek-ai/dsh web，默认在 127.0.0.1:3080 拉起 Web UI 并自动打开浏览器。
3. 配置模型：进入 Settings → Models，填写 DeepSeek API Key 或接入其他 OpenAI 兼容端点，保存后立即生效无需重启。
4. 选择工作区：点击 Choose workspace 绑定本地项目目录，未选工作区前不可输入任务，绑定后模型仅在该目录上下文内操作。
5. 描述任务：用自然语言下发需求，例如“梳理仓库结构并修复登录接口报错”，观察工具调用与终端输出。
6. 调试与复用：在 Trajectory 视图查看执行轨迹，可恢复会话、分叉实验；CI 场景用 dsh --profile headless "任务" 单次执行。
7. 扩展能力：在插件页安装 npm 插件，或用创造模式对话生成自定义插件，按需启停自动化授权与后台任务。

产品价格

• 框架本身免费：DeepSeek Harness 以 MIT 协议开源，可自由使用、修改、商用与再分发，不收取软件授权费或订阅费。
• 模型调用按量计费：实际运行需自备模型后端；使用 DeepSeek 官方 API 时按 token 计费，V4-Flash 与 V4-Pro 区分高峰/低谷时段（高峰为周一至周五 UTC 01:00–04:00、06:00–10:00）。
• DeepSeek API 参考单价：V4-Flash 缓存未命中输入约 0.15 美元/百万 token、输出约 0.60 美元/百万 token；V4-Pro 输入约 0.66 美元/百万 token、输出约 1.98 美元/百万 token；缓存命中价格大幅降低，低谷时段约为高峰一半。
• 第三方与本地模型：接入 OpenAI、Anthropic、Kimi 等按对应服务商定价；接 Ollama、vLLM、LM Studio 本地模型可做到除硬件外零推理成本。
• 附加工具费用：搜索、抓取等能力按成功请求数计费（如每千次约 0.75 美元），具体随官方文档调整。

应用场景

• 代码仓库维护与自动修复：让框架克隆项目、阅读源码、定位报错、修改文件并运行测试，适合日常研发、重构与遗留系统排查。
• 资料整理与报表生成：批量读取表格、聊天记录与文档，输出台账、周报、汇报初稿，把重复繁琐的办公整理工作交给智能体执行。
• 学术文献与调研分析：通过插件串联论文检索、翻译、重点标注与笔记整理，在统一会话内完成文献综述与观点提炼。
• 自动化运维与 CI 流程：以 Headless 模式嵌入流水线，自动跑脚本、批量处理文件、生成变更说明并回传执行轨迹供审计。
• 多模型智能体评测：利用极简模式与可重放日志，在统一环境下对比不同模型在终端、编码、规划任务上的真实表现。
• 企业可定制 Agent 平台：团队可替换模型、工具权限、存储与沙箱策略，搭建内部知识助手、研发助手或业务自动化底座。