DeepSeek开源Agent Harness：一切皆插件的Node.js运行时

DeepSeek 周四开源了 DeepSeek Harness，这是一个面向开发者的新型 Agent 运行时。

这个基于 Node.js 的 Harness 已作为开发者预览版在 GitHub 上发布，采用 MIT 许可证。

显然，业界对这个新的 Harness 颇有兴趣。短短几小时内，该仓库就获得了超过 33,000 个 GitHub stars，且数字仍在快速增长。社区插件的生态系统已然蓬勃生长。

DeepSeek Harness 的独特之处在于"一切皆插件"，而且团队是认真的。Model 适配器、工具注册表、会话日志，甚至 Agent 循环本身都是插件——每一个都是可替换的。

项目文档指出，这里"没有需要修补的特权核心"，因此扩展 Harness 只需将插件挂载到其他插件旁边即可。

整体架构基于 Cordis，这是一个"时空可组合性的元框架"。从某种意义上说，这听起来比实际更复杂。其核心思想是，现代 AI Harness 这样的软件工具需要动态组合，意味着需要能够轻松地添加和移除组件，而不影响系统的其他部分——并且这些组件需要能够轻松地相互交互并理解它们之间的依赖关系。

北京大学和 DeepSeek 的三位研究者近期发表的一篇论文更详细地阐述了这一理念，并构成了 Cordis 和 DeepSeek Harness 的理论基础。

四种模式，一个 Model

Harness 本身附带四个预设。Standard 模式为开发者提供完整的编码 Agent，具备文件系统工具、Shell 访问、网络搜索、子 Agent 和计划模式。相比之下，Minimal 模式精简到仅两个工具：bash 和 str_replace_editor。

然后是 Code 模式，它改变了工具到达 Model 的方式。它不是将这些工具作为单独的函数调用暴露出去，而是生成一个 TypeScript SDK，让 Model 编写针对该 SDK 的程序，这样一个原本需要五次往返的序列可以作为单次调用运行。

第四个预设是 Creator 模式，面向希望创建自定义 Agent 预设的开发者。它继承 Standard 模式的所有功能，并增加了运行时检查、插件实验和预设编写指南。

Model 看到的一切都会被记录

Harness 的另一个核心特性是维护一个仅追加的会话日志。任何到达 Model 请求的内容都必须能够从该日志中重建。

这也意味着对话历史不仅仅是一个实现细节。像恢复、分叉、回放、转录、遥测和 Web UI 这样的核心功能都基于这个单一的事件流。因此，添加任何新的 Model 可见输入都意味着添加一个新的会话事件。

Agent 沙箱同样严格——对于任何 Agent Harness 来说理应如此。本地后端通过 DeepSeek 编写的 Node 插件将子进程包装在 Linux Landlock、macOS Seatbelt 或 Windows ACL restricted-token runner 中。

值得强调的是，Harness 中没有任何东西将其绑定到 DeepSeek 的 Model 上。实际上，Provider 目录涵盖 Anthropic、OpenAI、AWS Bedrock、Microsoft Azure 和 Google 的 Gemini Enterprise Agent Platform（尽管文档仍称其为 Vertex），以及 DeepSeek 自己的端点。还可以添加自定义 OpenAI 兼容网关来接入其他推理 Provider。

有趣的是，Harness 还附带了两个子 Agent Provider，可直接将工作委托给 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex，从主机 PATH 中解析每个产品的二进制文件，这样用户只需负责安装和登录。这两者默认都是关闭的。

DeepSeek 还提供了桥接功能，可以将用户现有的 hooks.json 从任一产品运行到 Harness 自己的拦截点上，README 将其描述为兼容性路径而非更好的设计。

此外还有 MCP Client、Agent Client Protocol 支持，以及 Harness 可以读取 AGENTS.md 和 CLAUDE.md 文件。

暂不接受 Pull Request

关于向项目贡献代码，DeepSeek 目前声明："很抱歉，我们目前无法接受外部 Pull Request"。相反，它建议潜在贡献者参与 GitHub Discussions 或开发插件。

该公司表示，它并不认为官方仓库中的包本质上比社区包更重要，读者应该把这个仓库看作"一个想法、一个官方展示和一个灵感来源，而不是我们发出的命令"。

当然，Harness 如今无处不在，每个主要实验室都推出了自己的编码 Agent。在中国实验室中，阿里巴巴的 Qwen Code 和字节跳动的 Trae Agent 都在 2025 年中期发布，月之暗面的 Kimi CLI 于同年 10 月推出，智谱的 ZCode 于 7 月上线。

DeepSeek 显然相信其插件架构是主要的差异化因素。虽然大多数竞争产品都是开源的，但从对新 Harness 的早期反应来看，尽管竞争激烈，DeepSeek 可能确实抓住了开发者正在寻找的东西。