Tutorial de DeepSeek Harness

DeepSeek HarnessDesarrollado por DeepSeek AI y lanzado oficialmente como código abierto en agosto de 2026,Agent Harness (framework de agentes), bajo la licencia MIT, con el código escrito en TypeScript.

DeepSeek Harness adoptaTodo es un pluginuna arquitectura abierta: todas las capacidades del agente, como modelos, herramientas, habilidades, sesiones, sandbox, almacenamiento, bucles, programación y UI, se componen de plugins, que se pueden reemplazar y recombinar libremente—sin necesidad de modificar el código fuente, puedes personalizar tu propio agente en la capa de configuración.。

Filosofía oficial de DeepSeek AI:Agent = Model + Harness. Lema oficial:Everything is a Plugin. (Todo es un plugin)

¿Quién debería leer este tutorial?

Este tutorial está dirigido a los siguientes tipos de lectores:

  • Desarrolladores / Ingenieros: que quieren un asistente de codificación de IA local con límites de capacidades totalmente controlables y donde cada componente pueda ser reemplazado y reorganizado—en lugar de una caja negra bloqueada por el proveedor en funciones fijas.

  • Profesionales de IA / ML: interesados en la arquitectura de agentes—impulsada en la base por el sistema de plugins Cordis, con un diseño basado en eventos respaldado por publicaciones académicas, y el modo PTC que permite al modelo combinar llamadas a herramientas en múltiples pasos mediante programas TypeScript.

  • Entusiastas de herramientas de productividad: que desean integrar el agente en su flujo de trabajo mediante la interfaz gráfica Web UI, la línea de comandos headless o el SDK de Python.

  • Investigadores: que necesitan un agente observable—cada ejecución se escribe en registros de sesión de solo añadidura (append-only), y pueden ver los prompts del sistema, cadenas de pensamiento, llamadas a herramientas y la programación de subagentes en la vista Trajectory.

  • Usuarios que valoran el código abierto y el control: licencia de código abierto MIT, combinación libre en la capa de configuración, sin telemetría, sin bloqueo en la nube, control total y autónomo.

Conocimientos básicos necesarios antes de leer

Este tutorialno requiereconocimientos de investigación en IA ni aprendizaje automático profundo. Necesitas tener:

Capacidad Nivel de requisito Descripción
Operaciones básicas de línea de comandos Obligatorio Poder ejecutar comandos en la terminal y configurar variables de entorno
Conceptos básicos de Node.js Obligatorio Instalar e iniciar dsh mediante npx / pnpm
Conceptos básicos de API Solo necesitas conocerlos Saber qué es una API Key y cómo solicitar una DeepSeek API Key
Conceptos de plugins / archivos de configuración Solo necesitas conocerlos Se usarán en los capítulos avanzados (desarrollo de plugins, combinación en la capa de configuración)
Conceptos básicos de Git Opcional Se usará al instalar desde el código fuente y al contribuir

Requisitos del sistema operativo: Linux, macOS o Windows (se puede ejecutar después de instalar Node.js).

Características principales

Características de DeepSeek Harness:

  • 🧩 Todo es un plugin— El núcleo Cordis solo se encarga de la carga, descarga y gestión de dependencias de los plugins; todas las capacidades como modelos, herramientas, habilidades, sesiones, sandbox, almacenamiento, bucles, programación y UI son proporcionadas por plugins, que colaboran entre sí mediante servicios y eventos, con combinación libre en la capa de configuración

  • 📜 Ejecución con trazabilidad completa— Todo lo que ve el modelo (prompts del sistema, cadenas de pensamiento, llamadas a herramientas y sus resultados, programación de subagentes, inyección de contexto) se escribe en registros de sesión de solo añadidura (append-only); la vista Trajectory permite consultar por origen, y la recuperación, bifurcación, búsqueda y reproducción comparten el mismo flujo de eventos

  • 🛠️ Cuatro modos de ejecución— Modo estándar (agente de codificación con funcionalidad completa), modo PTC (el modelo usa un programa TypeScript para combinar múltiples llamadas a herramientas), modo minimalista (dos herramientas, para pruebas comparativas de modelos), modo creación (verificación en tiempo de ejecución + experimentación con plugins + creación de presets personalizados)

  • 🌐 Uso en múltiples formas— Web UI (por defecto http://127.0.0.1:3080), headless (ejecución única, imprime la respuesta final y sale), CLI, SDK de Python, SDK de TypeScript

  • 🔌 Herramientas y extensiones abundantes— Edición de archivos, Shell, búsqueda de archivos y páginas web, Skills, planificación, objetivos, subagentes, flujos de trabajo; puntos de extensión basados en eventos (eventos de tres niveles: sesión / agente / capacidad), cualquier capacidad puede ser reemplazada mediante parches

  • 🔒 Abierto y controlable— Código abierto con licencia MIT; configuración en capas con Profile + paquetes de combinación,dsh --profile web --dump-configse puede ver el árbol de configuración completo realmente activado; sin núcleo privilegiado, todos los registros son reversibles

  • 🤖 Independiente del modelo— Basta con introducir la clave API de DeepSeek para usarlo, compatible con otros proveedores y endpoints personalizados compatibles con OpenAI, con enrutamiento de modelos sin necesidad de reiniciar

  • 🔬 Listo para la investigación— Flujo de eventos y árbol de configuración totalmente observables, diseño abierto orientado a la investigación de arquitecturas de agentes (el Cordis subyacente está respaldado por publicaciones académicas)

Recursos relacionados

Recursos oficiales

Recurso Enlace
Sitio web oficial deepseek.com/harness
Repositorio de GitHub github.com/deepseek-ai/deepseek-harness
Documentación oficial · Inicio rápido deepseek-harness.github.io/deepseek-harness/guide/quickstart
Paquete npm @deepseek-ai/dsh（npx @deepseek-ai/dsh webinicio con un clic)
Comunidad de plugins GitHub topics: dsh-plugin
Soporte de la comunidad GitHub Discussions
Otras extensiones