Приложение с открытым исходным кодом для запуска локальной команды AI-агентов, автоматизирующей многоэтапные задачи на компьютере; бесплатная альтернатива Claude Cowork.
deepseek-ai/deepseek-harness
Открытый агентский harness от DeepSeek AI на базе фреймворка Cordis с архитектурой, где всё реализовано в виде плагинов.
- Звёзды
- 253,976
- Форки
- 30,706
- Открытые issues
- 0
- Последний коммит
- 3 дня назад
Что это?
DeepSeek Harness (dsh) — открытый агентский harness, разработанный DeepSeek AI. Его основа — архитектура, в которой каждая возможность реализована в виде плагина. Проект построен на фреймворке Cordis, который задаёт модель плагинов и их композиции.
Быстро запустить проект можно командой npx @deepseek-ai/dsh web: по умолчанию она поднимает локальный Web UI на порту 3080. Чтобы запустить Web UI из клонированного исходного кода, сначала нужно выполнить pnpm install и собрать проект. Разработчики также могут публиковать собственные плагины и добавлять к репозиторию тему dsh-plugin, чтобы их было проще найти.
Проект находится на стадии предварительной версии для разработчиков и быстро меняется, поэтому стоит ожидать несовместимых изменений. Перед запуском ознакомьтесь с предупреждением о безопасности.
Ключевые возможности
- 01Архитектура, в которой всё реализовано в виде плагинов, построенная на Cordis.
- 02Запуск локального Web UI одной командой npx.
- 03Запуск из npm или из клонированного исходного кода с помощью pnpm.
- 04Руководства для разработчиков, документация по архитектуре и файл AGENTS.md для кодовых агентов.
- 05Сборка десктопных версий через Make в дополнение к Web-сценарию.
Сценарии использования
- Запуск локального агентского Web UI для экспериментов.
- Создание и публикация собственных плагинов для агентского harness.
- Изучение архитектуры агентов, построенной на плагинах и Cordis.
Быстрый старт
- 1
Установите Node.js, затем запустите Web UI с помощью npx
npx @deepseek-ai/dsh web - 2
Или клонируйте репозиторий и установите зависимости с помощью pnpm
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git && cd deepseek-harness && pnpm install - 3
Соберите артефакты репозитория
pnpm run build - 4
Запустите Web UI из локальной копии исходного кода
pnpm dsh web
Что важно знать
- Проект находится в предварительной версии для разработчиков; возможны изменения, нарушающие совместимость.
- Перед запуском ознакомьтесь с уведомлением о безопасности в SAFETY.md.
Темы
Частые вопросы
- Что такое deepseek-harness?
- Открытый агентский harness от DeepSeek AI на базе фреймворка Cordis с архитектурой, где всё реализовано в виде плагинов. DeepSeek Harness (dsh) — открытый агентский harness, разработанный DeepSeek AI. Его основа — архитектура, в которой каждая возможность реализована в виде плагина. Проект построен на фреймворке Cordis, который задаёт модель плагинов и их композиции.
- deepseek-harness можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- deepseek-harness распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- deepseek-harness всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в deepseek-harness — 17 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать deepseek-harness?
- Запуск локального агентского Web UI для экспериментов. Создание и публикация собственных плагинов для агентского harness. Изучение архитектуры агентов, построенной на плагинах и Cordis.
- Как установить deepseek-harness?
- Установите Node.js, затем запустите Web UI с помощью npx: npx @deepseek-ai/dsh web Или клонируйте репозиторий и установите зависимости с помощью pnpm: git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git && cd deepseek-harness && pnpm install Соберите артефакты репозитория: pnpm run build Запустите Web UI из локальной копии исходного кода: pnpm dsh web
- Где скачать deepseek-harness?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Open-source SDK для создания и запуска AI-агентов на Python и TypeScript: инструменты, MCP, память и поддержка разных моделей.
Плагин DSH, который встраивает интерактивные компоненты интерфейса — графики, таблицы, формы, тесты, диаграммы и Mermaid — прямо в ответы ассистента.
Эталонный стек NVIDIA для более безопасного запуска AI-агентов, таких как OpenClaw, Hermes и LangChain Deep Agents, в песочницах OpenShell.
Набор стартовых проектов для создания готовых к развёртыванию приложений на Claude API: агенты, управление компьютером, автоматизация браузера и финансовый анализ.
Воссоздаёт объект по одному изображению в виде процедурного TypeScript-кода для Three.js, готового к анимации, а не файла с мешем.