DeepSeek 发布了开发者预览版 DeepSeek Harness,这是一个用于构建 AI 代理的开源框架,其中从模型本身到用户界面的每项功能都是可以交换或重组的插件。包含源代码,该项目可在 GitHub 上的 `deepseek-ai/deepseek-harness` 上获取,安装就像 `npx @deepseek-ai/dsh web` 一样简单。
该版本于 2026 年 8 月 13 日宣布,立即在开发者社区中引起关注:发布页面在一天之内就在 Hacker News 上获得了 700 点的关注,成为本周讨论最多的人工智能故事之一。有关重塑开发人员如何使用 AI 进行构建的工具的持续报道,请关注 AI Buzz Wire。
特工=模特+线束
DeepSeek 的项目框架非常简单:模型是智能体的灵魂,而线束则让它在现实世界中工作。线束让智能体了解其环境、使用工具,并在现实世界设置而不是演示条件下继续工作。
架构的核心是 Cordis 内核,它管理插件安装、卸载和依赖项。代理功能存在于插件中,Cordis 服务和事件让这些插件协同工作。作为插件公开的功能类别包括:
- 模型 — 推理引擎本身是可更换的
- 工具和技能 — 代理可以做什么
- 会话和存储 — 状态如何持续
- 沙箱 — 代码和操作安全执行的地方
- 循环和调度 — 如何随着时间的推移组织工作
- UI - 甚至界面也是可组合的
开发人员可以仅通过配置来选择、交换或扩展任何功能,而无需更改 DeepSeek Harness 源代码。这种方法是一种深思熟虑的赌注,即代理基础设施看起来不应该像一个单一的产品,而更像一个由可互操作部件组成的生态系统。
每次运行都是可追踪的
第二个设计支柱是透明度。模型看到的所有内容都记录在仅附加会话日志中:系统提示、推理、工具调用和结果、子代理调度以及每个上下文注入。
内置的轨迹视图允许开发人员按源检查这些记录,最重要的是,恢复、分叉、搜索和重播都在同一事件流上进行操作。这意味着代理会话不是黑匣子,而是持久的、可审计的记录,可以在事后进行检查和重新运行。对于调试代理为何采取意外操作的团队,或验证哪些数据影响决策的审计人员来说,该功能解决了代理人工智能中最持久的痛点之一。
四种运行时模式
DeepSeek Harness 附带多种针对不同需求定制的运行时模式:
标准模式
一个完整的编码代理,具有文件编辑、shell、文件和 Web 搜索、技能、规划、目标、子代理和工作流程。代码模式
所有标准模式功能,以及通过代码模式 SDK 公开的工具,因此模型可以将多步骤操作组合到单个 TypeScript 程序中 - 让代理在生成的代码中编排多轮工具调用,而不是一次调用一次。最小模式
一个故意精简的两个工具编码代理,带有持久 bash 和“str_replace_editor”,旨在在最小环境中对模型进行基准测试。创作者模式
专为创建自定义代理预设而构建,具有所有标准模式功能以及运行时检查、内存中插件实验和预设创作指南。这四种模式表明 DeepSeek 期望使用该工具:开发人员运送生产代理、研究人员在受控条件下对模型进行基准测试以及构建完全自定义代理配置的构建者。
开源战略
这次发布延续了 DeepSeek 将大量基础设施开放的模式——自从其模型发布开始引起全球关注以来,这一策略一再将中国实验室置于开发者讨论的中心。除了该工具之外,DeepSeek 还发布了开发人员文档、社区插件集合以及支持内核设计的 Cordis 研究论文。
通过使模型本身成为另一个插件,该项目还带来了一种令人兴奋的可能性:像这样的工具可以成为与模型无关的基础,其中 OpenAI、Anthropic、Google 或开放权重模型是同一代理骨架中的可互换组件。无论社区采用 Cordis 作为该标准,还是将其视为众多工具中的一种,都将在未来几个月内围绕 GitHub 存储库发展的插件生态系统中发挥作用。
开发人员预览版现已可供全球代理线束开发人员使用,其中包含源代码。
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