Deepseek harness

DeepSeek Harness（简称 dsh，npm 包名为 `@deepseek-ai/dsh`）是由中国 AI 机构深度求索（DeepSeek AI）于2026年8月正式开源的智能体运行环境与开发框架。其官方核心理念为“一切皆插件”（Everything is a Plugin），该框架通过将模型、工具、沙箱、UI 等完全解耦，为大语言模型（LLM）提供了一个高度可定制的自主任务执行环境。

项目在开源后引发了开源社区的巨大关注，在 GitHub 开源仅 3 天便斩获近 13 万颗 Star，成为 GitHub 历史上增长速度最快的开源项目之一。

核心设计理念

DeepSeek 官方提出了 Agent = Model + Harness（智能体 = 模型 + 外壳/马具）的公式。模型（如 DeepSeek-V4）作为“大脑”负责思考，而 Harness 则作为“身体”负责让 AI 读写本地文件、执行终端命令、调用工具及拆分复杂任务。

一切皆插件

DeepSeek Harness 的底层由开源插件系统 Cordis 内核驱动。在框架中，不存在拥有特权的固定内核，以下所有 Agent 能力全部被实现为可热插拔的插件：

• LLM 适配器（接入 DeepSeek 自家模型、Gemini、或任何兼容 OpenAI 接口的第三方模型）。
• 执行工具（如 Bash 终端、文件系统读写、网页搜索工具）。
• 会话与存储（Session Log、追加写入的事件流、上下文压缩机制）。
• 交互界面（Web UI、命令行 TUI、桌面客户端）。

开发者无需改动 DSH 任何源码，仅通过修改 `cordis.patch.yml` 声明式配置文件，即可在配置层自由替换、选择和扩展任何系统能力。

事件溯源与可观测性

框架严格遵循“模型可见 ⟺ 已记录”（Model-Visible ⟺ Logged）的不变量原则。AI 看到的所有上下文信息都必须被记录在仅追加（Append-only）的会话日志中。基于这一设计，DSH 提供了极强的 Trajectory（轨迹）可观测性，支持用户对 AI 的执行流进行**回放、搜索、分叉（Fork）与恢复**，且分叉试验不会污染原始会话。

预建运行模式

DeepSeek Harness 内置了四种核心执行模式，其本质是不同工具插件的预设组合：

模式名称	核心能力范围	适用场景与人群
标准模式 (Standard)	包含文件编辑、Shell、网页搜索、Skills、子Agent与工作流。	默认模式，适合绝大多数日常开发任务。
PTC 模式 (程序化工具调用)	在标准模式基础上，允许模型编写一段 TypeScript 脚本合并多次操作。	适合批量操作、结构化与自动化流程任务。
极简模式 (Minimal)	只保留一个持久 Bash 和一个文件编辑器工具。	官方用于纯粹测试大模型能力的基准测试。
创造模式 (Creator)	标准模式功能 + 运行时环境检查与内存插件试验。	专为需要自主编写和发布新插件的高级用户设计。

安全机制

由于 DSH 具备极高的本地系统操作权限，其内置了严格的安全接缝（Sandbox Seam）：

• 权限分级：提供三档权限。Read Only（只读不改）；Workspace Write（仅限工作目录，超出范围需弹窗提示）；Full Access（完全访问，护栏全拆，需谨慎开启）。
• 多端沙箱**：内置 `bwrap` (Bubblewrap)、`Landlock`、`Seatbelt` 等沙箱后端，严格拦截越权文件访问。
• 交互式审批：在工具高危执行前，自动触发 `ctx.approval` 机制，强制暂停等待人类用户一键确认。

社区生态

得益于极致的插件化架构，GitHub 上带有 `dsh-plugin` 标签的第三方开源插件生态在短期内迎来了爆发式增长。

著名的社区插件和衍生项目包括：

• ModLens：为纯文本模型提供视觉桥梁，使其能通过第三方视觉后端看懂图片。
• DeepSeek Harness 桌面版 (dsh-desktop)：基于 Tauri 2 开发的跨平台轻量级桌面客户端，免去了用户在本地手动配置 Node.js 运行环境的烦恼。
• dsh-at-file：允许用户在 Web UI 对话框中直接通过 `@` 符号快捷引用本地项目文件。

局限性与风险

由于该项目目前仍处于开发者预览阶段（Developer Preview），官方明确声明后续版本将会频繁更新并引入破坏兼容性的变更（Breaking Changes），暂不建议直接部署于生产环境。

参见

• 深度求索
• 智能体 (AI Agent)
• TypeScript
• 开源对标项目：Claude Code、Codex