Einen Coding-Agent in einem Repository laufen lassen
Sie müssen Dateien lesen und ändern, eine Shell ausführen, im Web suchen und das Modell mehrstufige Engineering-Aufgaben durchgängig erledigen lassen.
Entwicklervorschau · MIT Open Source · 2026-08
DeepSeek Harness: das Modell in einer realen Umgebung dauerhaft arbeiten lassen
DeepSeek Harness (dsh) ist kein neues Chat-Modell, sondern eine Open-Source-Agent-Laufzeitschicht. Das Modell denkt; das Harness liefert Werkzeuge, Sitzungen, Sandbox und wiederholbare Protokolle. Die Formel ist einfach: Agent = Modell + Harness.
Seite aktualisiert am 2026-08-18 · Zusammengestellt anhand öffentlich verfügbarer Informationen der offiziellen Entwicklervorschau
Was ist DeepSeek Harness?
Trennen Sie zuerst «Modell» und «Harness», und entscheiden Sie dann, welche Schicht Sie installieren.
Agent = Modell + Harness
Das Modell ist die Seele: Es schlussfolgert, zerlegt Aufgaben und wählt den nächsten Schritt.
Das Harness sind Hände und Baustelle: Es versteht die Umgebung, ruft Werkzeuge auf und arbeitet durchgängig in einem echten Repository.
DeepSeek Harness ist die Agent-Laufzeitinfrastruktur, die DeepSeek im August 2026 weltweit für Entwickler veröffentlicht hat (Entwicklervorschau). Der Quellcode ist unter der MIT-Lizenz offen, das npm-Paket heißt @deepseek-ai/dsh, und das Repository liegt auf GitHub unter deepseek-ai/deepseek-harness.
Es löst nicht «noch ein Modell, das chatten kann», sondern: Das Modell kann bereits schlussfolgern; wie kann es in einem echten Verzeichnis Dateien ändern, Befehle ausführen, Werkzeuge aufrufen, Protokolle schreiben und nach einem Fehler fortsetzen? Ohne Harness bleiben Sie meist im Dialogfeld; mit Harness kann das Modell innerhalb kontrollierter Grenzen durchgängig ausführen.
Der offizielle Leitsatz lautet «Alles ist ein Plugin». Der Standardweg erfordert weiterhin eine DeepSeek API Key. Das Web UI lässt sich kostenlos öffnen; ein Agent wirklich auszuführen erzeugt Modellaufrufkosten. Derzeit handelt es sich um die v0.1-Vorschauserie; Kern-Plugins und APIs können Breaking Changes enthalten.
Für wen ist DeepSeek Harness geeignet?
Es ist nicht dieselbe Art von Einstieg wie der Webchat dieser Website. Wählen Sie das Werkzeug nach der Aufgabe.
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Plugins oder eigene Presets bauen
Sie möchten Modell, Werkzeuge, Sandbox oder UI austauschen und Ihren eigenen Agent zusammenstellen, ohne den Harness-Stamm zu ändern.
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Nur den Browser öffnen und chatten
Sie müssen Node.js nicht installieren. Nutzen Sie den DeepSeek-Web-Einstieg dieser Website und sprechen Sie direkt mit DeepSeek-V4.
Architekturpunkte: Alles ist ein Plugin
DeepSeek Harness basiert auf Cordis. Der Kernel kümmert sich nur um Laden und Abhängigkeiten; alle konkreten Fähigkeiten kommen von Plugins.
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01
Cordis-Kernel
Er übernimmt nur Einbinden, Ausbinden und Abhängigkeitsbeziehungen der Plugins. Die Agent-Geschäftslogik steht nicht im Stamm, damit Sie nicht das ganze Repository forken müssen, sobald sich eine Fähigkeit ändert.
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02
Fähigkeiten sind Plugins
Modelladapter, Werkzeuge, Skills, Sitzungen, Sandboxen, Speicher, Schleifen, Planung und Oberfläche lassen sich als Plugins kombinieren und über Dienste und Ereignisse zusammenarbeiten.
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03
Neuzusammenstellung in der Konfigurationsschicht
Entwickler müssen den Harness-Quellcode nicht ändern: Sie können in der Konfigurationsschicht jede Fähigkeit wählen, ersetzen oder erweitern und einen Agent je nach Szenario zusammenstellen.
Vier Ausführungsmodi
Derselbe Plugin-Kernel lädt standardmäßig unterschiedliche Kombinationen und deckt Alltagscodierung, programmatische Werkzeugaufrufe, Benchmarks und eigene Presets ab.
Standardmodus
Ein funktionsvollständiger Coding-Agent.
Unterstützt Dateibearbeitung, Shell, Datei- und Websuche, Skills, Planung, Ziele, Subagenten und Workflows. Geeignet für alltägliche Repository-Aufgaben.
PTC-Modus
Mehrere Runden von Werkzeugaufrufen mit einem Programm kombinieren.
Besitzt die Fähigkeiten des Standardmodus und stellt Werkzeuge über das Code Mode SDK dar, damit das Modell mehrstufige Operationen mit einem TypeScript-Programm orchestriert.
Minimalmodus
Kleinste Werkzeugfläche, für Benchmarks.
Behält in der Regel nur persistentes Bash und Dateibearbeitung (str_replace_editor), um das Modell in einer minimierten Umgebung zu beobachten.
Erstellungsmodus
Die Laufzeit prüfen und eigene Presets erstellen.
Dient dazu, aktuelle Plugins anzusehen, Cordis-Plugins im Speicher auszuprobieren und neue Ausführungsmodi zusammenzusetzen.
Jeder Lauf hinterlässt Spuren
Sitzungen werden als Append-only-Ereignisstrom aufgezeichnet. Fortsetzen, Fork, Suche und Wiedergabe teilen dasselbe Protokoll.
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Systemprompts, Gedankenkette, Werkzeugaufrufe und Ergebnisse werden ins Sitzungsprotokoll geschrieben
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Sub-Agent-Dispatch und jede Kontextinjektion lassen sich nach Quelle einsehen
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Die Trajectory-Ansicht hilft Ihnen zu prüfen, was das Modell gesehen und was es getan hat
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Risikoreiche Aktionen gehören mit Berechtigungen und Freigabe zusammen, statt das Repository nackt an das Modell zu übergeben
Loslegen
Schnell ausprobieren oder aus dem Quellcode installieren
Node.js muss bereits lokal installiert sein. Versionsanforderungen folgen dem README des offiziellen Repositorys.
Schnellstart
Nach der Installation von Node.js können Sie das Web UI mit npx starten. Standardmäßig öffnet es sich auf dem lokalen Port 3080: http://127.0.0.1:3080
$ npx @deepseek-ai/dsh webInstallation aus dem Quellcode
Holen Sie den vollständigen Projektquellcode und folgen Sie den Repository-Hinweisen, um die Installation abzuschließen (pnpm install, pnpm run build, pnpm dsh web).
$ git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harnessAPI Key und Modell konfigurieren
Konfigurieren Sie in der Oberfläche eine DeepSeek API Key und wählen Sie DeepSeek-V4-Flash oder DeepSeek-V4-Pro. Starten Sie zuerst mit Flash.
Arbeitsbereich und Berechtigungen festlegen
Wählen Sie das Repository-Verzeichnis und ziehen Sie Datei- und Befehlsberechtigungen enger, bevor Sie Aufgaben vergeben. In der Vorschau können sich Befehle und Konfiguration ändern; folgen Sie der Repository-Dokumentation.
Worin unterscheiden sich Webchat und Harness?
Der DeepSeek-Webchat dieser Website löst «öffnen und sprechen»; Harness löst «im Repository durchgängig ausführen».
| Vergleichspunkt | DeepSeek-Webchat | DeepSeek Harness |
|---|---|---|
| Wonach Sie suchen | Online-Chat-Einstieg ohne Installation | Lokale / quellcodebasierte Agent-Laufzeitschicht |
| Typische Nutzer | Lernen, Büro, Schreiben, Fragen und Antworten | Entwickler und Menschen, die Agent und Plugins bauen |
| Kann es Repository-Dateien ändern? | Vor allem Gespräch | Kann innerhalb der Berechtigungen Dateien lesen/schreiben und Befehle ausführen |
| Wie starten | Den Einstieg dieser Website im Browser öffnen | Web UI mit npx starten oder den Quellcode klonen |
Häufige Fragen zu DeepSeek Harness
Zu Open-Source-Lizenz, Kosten, Modellwahl und Unterschieden zum Webchat.
Ist DeepSeek Harness ein neues offizielles Modell?
Nein. Es ist das Open-Source-Agent-Laufzeit-Framework von DeepSeek (Harness), das Modelle, Werkzeuge, Sitzungen und Oberfläche verbindet. Chat und Schlussfolgern stammen weiterhin von Modellen wie DeepSeek-V4.
Ist DeepSeek Harness kostenlos?
Der Framework-Quellcode ist unter MIT open source und kostenlos erhältlich. Einen Agent auszuführen ruft in der Regel die DeepSeek-API auf und erzeugt Token-Kosten. Maßgeblich sind die offiziellen Preise und der Kontostand Ihres Schlüssels.
Ist es dasselbe wie der DeepSeek-Webchat dieser Website?
Nein. Der Webchat ist zum Öffnen des Browsers und Sprechen gedacht; Harness ist für Entwickler, die einen Coding-Agent in einer realen Umgebung laufen lassen. Zum Chatten nutzen Sie den Einstieg dieser Website; zum Ändern von Code und Ausführen von Werkzeugen nutzen Sie Harness.
Muss ich für Harness ein großes Modell lokal betreiben?
Nein. Der übliche Weg in der öffentlichen Dokumentation ist die DeepSeek-Cloud-API. Sie brauchen Node.js, eine API Key und einen Browser; eine eigene GPU ist nicht nötig.
Kann man es jetzt schon in der Produktion nutzen?
Die offiziellen Unterlagen kennzeichnen es als Entwicklervorschau und weisen auf inkompatible Änderungen hin. Es eignet sich zum Lernen, Experimentieren und Plugin-Entwickeln. Bewerten Sie die Stabilität selbst vor dem Produktionseinsatz und pinnen Sie eine Version, die Sie geprüft haben.
Was ist dsh, und wie startet man es?
dsh ist die gängige Abkürzung und der CLI-Name von DeepSeek Harness. Nach der Installation von Node.js führen Sie npx @deepseek-ai/dsh web aus. Das Web UI öffnet sich standardmäßig unter http://127.0.0.1:3080.
Zuerst das Szenario trennen, dann den Einstieg wählen
Wenn Sie sofort sprechen möchten, öffnen Sie den DeepSeek-Webchat; wenn Sie einen Agent im Repository laufen lassen möchten, nutzen Sie das offizielle DeepSeek Harness.
Diese Seite wird von der DeepSeek-V4-Website anhand der offiziellen Harness-Seite von DeepSeek und des GitHub-Repositorys zusammengestellt, damit Sie suchen und vergleichen können. Sie ist keine offizielle DeepSeek-Website. Installation, Konfiguration und Kompatibilität richten sich nach der offiziellen Dokumentation und dem Repository-README.