就在昨天8月13号,DeepSeek Haeness 团队悄悄放出了一个重磅炸弹——DeepSeek Harness(简称 DSH)v0.1 开发者预览版上线测试了,并同步在 GitHub 以 MIT 协议开源。
是什么意思呢?
翻译成人话:模型负责想,Harness负责干
这不仅仅是一次普通的版本更新,而是 DeepSeek 对 Agent(智能体)技术栈底层逻辑的一次重新思考:Model + Harness = Agent。
如果说大模型是大脑,那么 Harness 就是赋予大脑手脚、记忆和感官的神经系统。
核心设计:一切皆插件
Tech.
开发者不用改源码,就能自由替换、扩展任意能力
四大模式,覆盖全场景
Tech.
针对不同开发需求,DSH 内置了四种预设模式
标准模式:完整工具集(文件编辑、Shell、检索、Skills、子 Agent、工作流),日常编码 Agent。
PTC 模式:Programmatic Tool Calling,模型生成一段代码(如 TypeScript)编排多轮工具调用,适合复杂多步任务。
极简模式:只留 Shell + 文件编辑,用于最小环境做模型基准测试,排除 Harness 干扰。
创造模式:可检查运行时、内存中试跑 Cordis 插件、组合出新 preset,给插件开发者用。
每一次运行,都有迹可循
Tech.
模型看到的系统提示、思维链、工具调用与结果、子 Agent 调度、上下文注入全部写入仅追加(Append-only)设计的会话日志。
配合 Trajectory(轨迹)视图,恢复 / 分叉 / 检索 / 回放共用同一事件流,解决「Agent 当时到底看了什么」的复盘问题。
快速上手体验
Tech.
快速体验:
npx @deepseek-ai/dsh web(需提前安装Node.js环境)
源码安装:
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness
模型只是插件之一,这个定位很DeepSeek
灵魂一问:如果Harness足够强大,模型本身还重要吗?来,说出你的观点
Max Mind
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