Deepseek harness

DeepSeek Harness（簡稱 dsh，npm 包名為 `@deepseek-ai/dsh`）是由中國 AI 機構深度求索（DeepSeek AI）於2026年8月正式開源的智能體運行環境與開發框架。其官方核心理念為「一切皆插件」（Everything is a Plugin），該框架通過將模型、工具、沙箱、UI 等完全解耦，為大語言模型（LLM）提供了一個高度可定製的自主任務執行環境。

項目在開源後引發了開源社區的巨大關注，在 GitHub 開源僅 3 天便斬獲近 13 萬顆 Star，成為 GitHub 歷史上增長速度最快的開源項目之一。

核心設計理念

DeepSeek 官方提出了 Agent = Model + Harness（智能體 = 模型 + 外殼/馬具）的公式。模型（如 DeepSeek-V4）作為「大腦」負責思考，而 Harness 則作為「身體」負責讓 AI 讀寫本地文件、執行終端命令、調用工具及拆分複雜任務。

一切皆插件

DeepSeek Harness 的底層由開源插件系統 Cordis 內核驅動。在框架中，不存在擁有特權的固定內核，以下所有 Agent 能力全部被實現為可熱插拔的插件：

• LLM 適配器（接入 DeepSeek 自家模型、Gemini、或任何兼容 OpenAI 接口的第三方模型）。
• 執行工具（如 Bash 終端、文件系統讀寫、網頁搜索工具）。
• 會話與存儲（Session Log、追加寫入的事件流、上下文壓縮機制）。
• 交互界面（Web UI、命令行 TUI、桌面客戶端）。

開發者無需改動 DSH 任何源碼，僅通過修改 `cordis.patch.yml` 聲明式配置文件，即可在配置層自由替換、選擇和擴展任何系統能力。

事件溯源與可觀測性

框架嚴格遵循「模型可見 ⟺ 已記錄」（Model-Visible ⟺ Logged）的不變量原則。AI 看到的所有上下文信息都必須被記錄在僅追加（Append-only）的會話日誌中。基於這一設計，DSH 提供了極強的 Trajectory（軌跡）可觀測性，支持用戶對 AI 的執行流進行**回放、搜索、分叉（Fork）與恢復**，且分叉試驗不會污染原始會話。

預建運行模式

DeepSeek Harness 內置了四種核心執行模式，其本質是不同工具插件的預設組合：

模式名稱	核心能力範圍	適用場景與人群
標準模式 (Standard)	包含文件編輯、Shell、網頁搜索、Skills、子Agent與工作流。	默認模式，適合絕大多數日常開發任務。
PTC 模式 (程序化工具調用)	在標準模式基礎上，允許模型編寫一段 TypeScript 腳本合併多次操作。	適合批量操作、結構化與自動化流程任務。
極簡模式 (Minimal)	只保留一個持久 Bash 和一個文件編輯器工具。	官方用於純粹測試大模型能力的基準測試。
創造模式 (Creator)	標準模式功能 + 運行時環境檢查與內存插件試驗。	專為需要自主編寫和發布新插件的高級用戶設計。

安全機制

由於 DSH 具備極高的本地系統操作權限，其內置了嚴格的安全接縫（Sandbox Seam）：

• 權限分級：提供三檔權限。Read Only（只讀不改）；Workspace Write（僅限工作目錄，超出範圍需彈窗提示）；Full Access（完全訪問，護欄全拆，需謹慎開啟）。
• 多端沙箱**：內置 `bwrap` (Bubblewrap)、`Landlock`、`Seatbelt` 等沙箱後端，嚴格攔截越權文件訪問。
• 交互式審批：在工具高危執行前，自動觸發 `ctx.approval` 機制，強制暫停等待人類用戶一鍵確認。

社區生態

得益於極致的插件化架構，GitHub 上帶有 `dsh-plugin` 標籤的第三方開源插件生態在短期內迎來了爆發式增長。

著名的社區插件和衍生項目包括：

• ModLens：為純文本模型提供視覺橋樑，使其能通過第三方視覺後端看懂圖片。
• DeepSeek Harness 桌面版 (dsh-desktop)：基於 Tauri 2 開發的跨平台輕量級桌面客戶端，免去了用戶在本地手動配置 Node.js 運行環境的煩惱。
• dsh-at-file：允許用戶在 Web UI 對話框中直接通過 `@` 符號快捷引用本地項目文件。

局限性與風險

由於該項目目前仍處於開發者預覽階段（Developer Preview），官方明確聲明後續版本將會頻繁更新並引入破壞兼容性的變更（Breaking Changes），暫不建議直接部署於生產環境。

參見

• 深度求索
• 智能體 (AI Agent)
• TypeScript
• 開源對標項目：Claude Code、Codex