DeepSeek Harness 是 DeepSeek 官方开源的一款智能体运行框架,通常被简称为 DSH。它把推理任务交给大模型,把具体操作交给框架来落地执行,开发者可以借此搭建能自主行动的 AI 应用,整体运行过程也比较轻快。
第一步,先下载并安装 DeepSeek Harness,启动后按界面提示选择对应的进入方式。
第二步,进入主页面,根据自己的使用需要挑选运行模式,例如选择【标准模式】。

第三步,跳转到设置页面后,逐项填写自己需要的参数,确认无误后保存。

第四步,完成上述配置,就可以正式调用 DeepSeek Harness 模型,开始构建并运行自己的任务了。
1、◆模型负责思考◆
模型本身只会输出文字,既打不开本地文件,也执行不了命令,更不会自动记住上一轮对话内容。
2、◆harness负责落地◆
harness 是包裹在模型外面的那一层,包含工作区、工具、权限、会话记忆,以及推动任务继续执行的循环机制。
3、◆官方给出的定位◆
模型是 Agent 的灵魂,harness 则让它读懂环境、使用工具,把任务真正跑完。
4、◆与成品框架的差别◆
Claude Code、Codex 同样属于 harness,但它们是成品;dsh 的模型适配、工具注册表、会话日志乃至 agent 循环本身都能替换,文档称其没有需要打补丁的特权内核。
1、DeepSeek Harness 采用 MIT 协议开源,使用者可以自由使用、修改和分发,也方便做二次开发与生态共建。
2、搭建具备自主行动能力的 AI 应用变得更可行,不需要从零构建整套体系。
3、DSH 具备持续迭代的动力,使用者能够及时获取更新与支持,实用性较强。
4、官方说明主仓库里的包并不比社区的包更重要,并建议给插件仓库打上 dsh-plugin 标签,方便被检索到。
5、目前暂不接收外部 PR,有反馈可以到 GitHub Discussions 提出,或者自己写插件参与生态。
1、【开源时间】
DeepSeek Harness 于 2026 年 8 月 13 日随 V4-Pro 一同开源,两天内 GitHub star 超过 10 万。
2、【实测依据】
本指南内容基于 0.1.0-rc.6 实测,数据统计到 2026 年 8 月 15 日。
3、【运行方式】
DeepSeek 官方开源的 agent harness,一条命令就能在本机跑起图形界面,模型可换,能力全部由插件组成。
4、【生产环境提醒】
它属于开发者预览版本,README 明确警告会有破坏兼容的变更;会话格式不提供兼容承诺,升级后旧的会话记录可能无法读取,适合评估和内部试验,不建议作为唯一的生产工具。
基本一条命令就能起界面,插件拼能力的思路挺对我胃口。不过它还是预览版,会话格式说变就变,想拿它扛正式项目的话,最好先留好退路。
启动报错提示 Node 版本不对怎么办
dsh 要求 ^22.19 或 >=24。Node 23 这类奇数版本不在支持范围内,且已停止维护,安装 Node 24 即可。
3080 端口被占用怎么办
web 后面的参数会交给 Web 应用,用 npx @deepseek-ai/dsh web --port 8080 换端口。
能让局域网里的同事访问吗
不能。CLI 会拒绝 --host 0.0.0.0 并报用法错误,它被设计成只服务本机。
输入框是灰色的无法输入怎么办
还没选工作区,点 Choose workspace 添加并选中目录。如果模型下拉显示 Select model,说明默认模型指向了已删除的供应商,重新选一个即可。
配置和会话存在哪
都在 ~/.dsh:profiles/ 是 profile 目录,.credentials.yaml 存密钥,settings.yaml 存设置,cordis.patch.yml 是你自己的补丁层。



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