Deepseek Harness

项目地址： https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness

官方文档： 见仓库 README 及 docs/ 目录

许可证： MIT

概述

DeepSeek Harness（简称 dsh）是 DeepSeek AI 开源的 智能体框架，采用"一切皆插件"的架构理念，由 Cordis 引擎驱动。支持 Web UI、CLI、Python SDK 三种使用方式，以及 Cordis 插件范式的扩展开发。

核心特性

环境准备

安装（npm）

# 需要 Node.js
npx @deepseek-ai/dsh web
# 默认启动 Web UI: http://127.0.0.1:3080

从源码安装

git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git
cd deepseek-harness
pnpm install
pnpm run build
pnpm dsh web

前置条件

• Node.js 18+（npm 方式）
• pnpm（从源码构建）
• DeepSeek API Key 或其他兼容模型的 API Key

核心 API

Web UI 启动

# 默认端口 3080
npx @deepseek-ai/dsh web

# 自定义端口
npx @deepseek-ai/dsh web --port 8080

CLI 使用

# 基础对话
npx @deepseek-ai/dsh chat

# 使用指定 Profile
npx @deepseek-ai/dsh chat --profile my-profile

# 使用 Bundle（预设配置包）
npx @deepseek-ai/dsh chat --bundle my-bundle

Python SDK

from deepseek_harness import Harness

# 初始化
harness = Harness(model="deepseek-chat")

# 对话
response = harness.chat("Hello, how can you help me?")

# 带工具调用
response = harness.chat(
    "Analyze this data",
    tools=["code_interpreter", "web_search"]
)

ACP JSON-RPC 自动化

import jsonrpc

# 通过 JSON-RPC 协议接入
client = jsonrpc.Client("http://127.0.0.1:3080/rpc")
result = client.call("chat.completions", {
    "model": "deepseek-chat",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
})

典型工作流

1. 快速启动对话

# 安装并启动
npx @deepseek-ai/dsh web

# 在浏览器中打开 http://127.0.0.1:3080
# 配置 API Key → 开始对话

2. 配置多模型

# config.yaml 示例
models:
  deepseek-chat:
    provider: deepseek
    api_key: ${DEEPSEEK_API_KEY}
    model: deepseek-chat
  
  deepseek-reasoner:
    provider: deepseek
    api_key: ${DEEPSEEK_API_KEY}
    model: deepseek-reasoner

3. 开发 Cordis 插件

// my-plugin.ts
import { Plugin } from '@deepseek-ai/dsh';

export class MyToolPlugin extends Plugin {
  name = 'my-tool';
  
  tools = [
    {
      name: 'my_custom_tool',
      description: 'A custom tool for specific tasks',
      handler: async (params) => {
        // 实现工具逻辑
        return { result: 'done' };
      }
    }
  ];
}

Cordis 插件体系

Cordis 是 DeepSeek Harness 的核心引擎，提供了 时空可组合性（Spatiotemporal Composability）的编程范式：

• Service：提供能力（如 LLM 调用、文件操作）
• Component：组合 Service 的功能单元
• Plugin：打包 Component 的可分发单元

插件发现与注册

# 在 GitHub 仓库上添加 dsh-plugin topic 可被发现
# 插件仓库示例
gh repo create my-dsh-plugin --public
gh repo edit my-dsh-plugin --add-topic dsh-plugin

最佳实践

1. 开发者预览阶段：当前为 Developer Preview，API 可能有 Breaking Changes
2. 插件化设计：优先通过插件扩展功能，而非修改核心代码
3. Profile 管理：为不同使用场景创建不同 Profile（开发/生产/测试）
4. 模型选择：根据任务复杂度选择 deepseek-chat（快速）或 deepseek-reasoner（推理）

常见问题

AI 使用建议

• 用户提到「DeepSeek Harness」「dsh」「Cordis 插件框架」时加载本技能
• 当前为 Developer Preview，API 可能有 Breaking Changes，以仓库最新代码为准
• 推荐使用 npx @deepseek-ai/dsh web 快速启动 Web UI 体验
• 插件开发遵循 Cordis 范式：Service → Component → Plugin 三层抽象
• 多模型选择：deepseek-chat（快速通用）vs deepseek-reasoner（深度推理）

相关技能

• opencode — 模型无关的终端 AI 编码代理：../opencode/SKILL.md
• pi — 极简终端 AI 编码代理：../pi/SKILL.md
• hermes-agent — 自学习通用型 AI 智能体：../hermes-agent/SKILL.md
• dify — 开源 LLM 应用开发平台：../dify/SKILL.md

参考资源

• DeepSeek Harness GitHub
• Cordis 编程范式论文
• DeepSeek API 文档
• Discord 社区