DeepSeek Harness was just released with MIT license. The current 0.1.0 version is a developer preview, and may still have many rough edges. Feedback is welcome! DeepSeek Harness
Guida agli agenti Flaq AI
Guida pratica all'utilizzo di DeepSeek Harness con l'API compatibile con OpenAI di Flaq AI
Esegui la Web UI open source di DeepSeek Harness con l'endpoint compatibile con OpenAI di Flaq AI, quindi connetti un modello DeepSeek v4 supportato per l'analisi dei repository e i flussi di lavoro di programmazione. DeepSeek Harness segue un'architettura in cui “tutto è un plugin”: adattatori dei modelli, strumenti, ciclo dell'agente, archiviazione delle sessioni, autorizzazioni, sandboxing, telemetria e Web UI possono essere combinati o sostituiti tramite plugin e configurazione.
Installa
Eseguire DeepSeek Harness
DeepSeek Harness richiede Node.js 22.19+ o una versione 24+. Avvialo dalla directory del progetto che desideri utilizzare come posizione predefinita del file system; per impostazione predefinita, il comando npm ufficiale avvia la Web UI all'indirizzo http://127.0.0.1:3080.
Eseguire la Web UI di DeepSeek Harness
Utilizza il pacchetto npm ufficiale per avviare la Web UI. Mantieni questo terminale in esecuzione mentre utilizzi DeepSeek Harness.
Al primo avvio viene scaricato il pacchetto @deepseek-ai/dsh corrente e inizializzato il profilo della Web UI.
Comando npm ufficiale
Repository: Consulta le istruzioni di installazione, le release, le note sulla compatibilità e il codice sorgente più recenti nel repository GitHub ufficiale di DeepSeek Harness.
Configura
Connettere DeepSeek Harness a Flaq AI
Apri Settings → Models in DeepSeek Harness, aggiungi Flaq AI come provider personalizzato e inserisci la tua chiave API Flaq. Il Provider ID diventa permanente dopo il salvataggio, quindi utilizza flaq a meno che tu non abbia intenzionalmente bisogno di un nome di route diverso. Dopo aver salvato il provider, scegli un'area di lavoro prima di avviare una sessione.
Modello DeepSeek v4 Pro consigliato per l'analisi dei repository, le attività di programmazione e i flussi di lavoro che beneficiano di capacità di ragionamento più avanzate.
Modello DeepSeek v4 Flash più veloce e conveniente per domande di routine sul codice, riepiloghi e attività leggere sui repository.
In Settings → Models, seleziona Add provider → Add a custom provider. Inserisci i valori indicati di seguito e aggiungi manualmente l'ID del modello selezionato invece di utilizzare Fetch available models. Salva il provider, quindi seleziona il modello per una nuova sessione. DeepSeek Harness tratta i modelli inseriti manualmente come modelli di solo testo, a meno che non vengano dichiarate modalità aggiuntive.
- Utilizza l'URL di base Flaq e il protocollo
openai-completionsesatti. - Sostituisci il segnaposto con la tua chiave API Flaq e mantieni l'ID del modello esattamente come mostrato.
Provider personalizzato Flaq AI
- Utilizza l'URL di base Flaq e il protocollo
openai-completionsesatti. - Sostituisci il segnaposto con la tua chiave API Flaq e mantieni l'ID del modello esattamente come mostrato.
Provider personalizzato Flaq AI
Verifica
Verificare Flaq in DeepSeek Harness
Apri la Web UI, scegli la directory del progetto in cui hai avviato DeepSeek Harness, seleziona il modello Flaq configurato e crea una nuova sessione. L'editor rimane non disponibile finché non viene selezionata un'area di lavoro.
- DeepSeek Harness mostra l'URL attivo nel terminale.
- L'indirizzo locale predefinito è riportato di seguito.
Aprire la Web UI
- DeepSeek Harness mostra l'URL attivo nel terminale.
- L'indirizzo locale predefinito è riportato di seguito.
Aprire la Web UI
- Invia innanzitutto un'attività di sola lettura.
- Una risposta normale che riflette l'area di lavoro selezionata conferma che DeepSeek Harness può raggiungere l'endpoint Flaq e utilizzare il modello configurato.
Verificare l'accesso al repository
- Invia innanzitutto un'attività di sola lettura.
- Una risposta normale che riflette l'area di lavoro selezionata conferma che DeepSeek Harness può raggiungere l'endpoint Flaq e utilizzare il modello configurato.
Verificare l'accesso al repository
Esempio di plugin
Installare un plugin di DeepSeek Harness
Utilizza DSH OpenPencil come esempio concreto dell'architettura di DeepSeek Harness in cui “tutto è un plugin”. Completa la configurazione e la verifica del provider Flaq descritte sopra, arresta la Web UI in esecuzione, quindi aggiungi il plugin al profilo web e riavvia la stessa versione di DeepSeek Harness. DSH OpenPencil aggiunge strumenti per creare, visualizzare in anteprima, esaminare e modificare documenti di progettazione .op all'interno di una conversazione.
Installare DSH OpenPencil
Aggiungi il pacchetto pubblico OpenPencil al profilo web con la versione di DeepSeek Harness attualmente testata dal plugin. Esegui questo comando dalla stessa directory del progetto che utilizzi per DeepSeek Harness.
Installare DSH OpenPencil
Repository: Consulta il codice sorgente, i requisiti di configurazione, le release e le note sulla compatibilità nel repository GitHub di DSH OpenPencil.
Installare DSH OpenPencil
Repository: Consulta il codice sorgente, i requisiti di configurazione, le release e le note sulla compatibilità nel repository GitHub di DSH OpenPencil.
Riavviare la Web UI
Avvia nuovamente la versione testata di DeepSeek Harness affinché il profilo web carichi DSH OpenPencil. Mantieni questo terminale in esecuzione mentre riapri la Web UI.
Riavviare la Web UI
Riavviare la Web UI
Testare DSH OpenPencil con Flaq AI
Seleziona il modello Flaq e l'area di lavoro configurati, avvia una nuova sessione e invia la richiesta riportata di seguito. Quando il file binario di OpenPencil è disponibile, il plugin dovrebbe creare un documento .op e mostrare un'anteprima modificabile nella conversazione.
Testare DSH OpenPencil con Flaq AI
Testare DSH OpenPencil con Flaq AI
Open source
Esplorare il repository ufficiale di DeepSeek Harness
DeepSeek Harness è un harness per agenti open source sviluppato da DeepSeek AI. Visita il repository ufficiale per consultare il codice sorgente, seguire le release e le modifiche alla compatibilità, leggere la documentazione più recente e segnalare problemi durante l'anteprima per sviluppatori.
Apri il repository ufficiale di DeepSeek Harness per consultare il codice sorgente, la documentazione di configurazione, le note di sviluppo, le discussioni e gli aggiornamenti del progetto.
Guida open source
Esplorare la guida open source di Flaq AI a DeepSeek Harness
Vai oltre la configurazione iniziale con la guida indipendente a DeepSeek Harness di Flaq AI, gestita dalla community. Scopri come l'albero dei plugin, i profili, i bundle, i livelli di patch, il ciclo dell'agente sostituibile, gli adattatori dei modelli, gli strumenti, i servizi di sessione, le policy di autorizzazione, le sandbox e le estensioni della Web UI supportano flussi di lavoro personalizzati per gli agenti.
Esplora note pratiche sull'architettura, un manuale d'uso, procedure per lo sviluppo di plugin, documentazione multilingue e competenze riutilizzabili per agenti, utili per comprendere, estendere e sviluppare soluzioni basate su DeepSeek Harness.
Risoluzione dei problemi
Domande frequenti su DeepSeek Harness
Discussioni su DeepSeek Harness su X (Twitter)
Esplora le discussioni di sviluppatori e primi partecipanti su DeepSeek Harness (DSH), un harness per agenti open source, che trattano la sua architettura “Tutto è un plugin”, il runtime componibile, l'ecosistema di plugin e le esperienze pratiche.
DeepSeek Harness 内测结束 有幸认识一群特别有意思的技术大佬 问就是表情包收藏了好几页 很荣幸 OpenPencil 作为第一批插件入驻 DSH 插件名 dsh-openpencil 希望大家支持 🤗 咱们小黑鲸见~ 🐳 “下次还一起组乐队” #deepseek #deepseekharness #dsh #openpencil #harness
有幸一个月前就被 @tianyi 拉进了仓库。当时 DSH 还是一个只实现了 core framework 的毛坯房。过去一个月,基本上每次 pull 代码,都是上千个 commits 的速度在涨。 说一下我对 DSH 的一些理解,不一定对: 1. 首先是怎么理解 DeepSeek Harness 这个东西。我觉得 DSH 既是一个可以直接运行的 Coding
DeepSeek Harness was just released with MIT license. The current 0.1.0 version is a developer preview, and may still have many rough edges. Feedback is welcome! DeepSeek Harness
有幸参与了 DeepSeek Harness 的内测, 现在官方终于将 DSH 开源,也终于可以分享一些自己的看法了~ 一周前第一次拿到源码、把整体架构梳理完时,我最大的感受是:DSH 甚至很难只被称作一个 Agent Harness。 它更像一个 Agent Runtime,甚至已经呈现出某种 Agent OS
