DeepSeek Harness: открытый каркас для ИИ-агентов, всё — плагин

DeepSeek снова раздаёт open source. На этот раз — не модель, а каркас для ИИ-агентов. DeepSeek Harness (dsh) уже лежит на GitHub, запускается одной командой из npm и работает в статусе developer preview. Покрутил его, разобрался, что внутри — делюсь.

Разработчикам, которые собирают агентов, обычно приходится крутить монолит или тащить полсотни библиотек и мириться с их связками. Harness заходит с другого бока: ядро почти пустое, всю работу делают плагины. Модель, инструменты, хранилище, песочница, даже UI — всё подключается как сменный модуль. Захотел другую модель — поменял адаптер, остальной код не трогал.

Фундамент — плагин-фреймворк Cordis. Разработчик собирает агента как конструктор: ядро Cordis только грузит плагины, следит за их зависимостями и выгрузкой, а сами агентские возможности остаются снаружи.

Любопытно, что похожая логика встречается в Pi Agent — минималистичном агенте для кодинга от Марио Зехнера. Там всего четыре базовых инструмента, и вся философия в том, чтобы не плодить сущности. Harness идёт с противоположной стороны — максимальная расширяемость из коробки, — но рефрен общий: агент это конструктор, а не монолит.

Ключевая идея — «всё — плагин». Модель, инструменты, скиллы, сессии, песочница, хранилище, агентский цикл, планировщик, UI. Каждый плагин регистрирует сервисы и слушает типизированные события, а регистрации откатываются при выгрузке. Привилегированного ядра нет — расширить систему можно, просто подмонтировав ещё один плагин рядом.

События разделены по доменам. session/event — долговечный журнал фактов (переживает перезагрузку). agent/* — живые события агента: inbox, шаг, статус. fs/*, tools/*, telemetry/* — подключают политики и адаптеры к возможностям системы.

Поток управления — через шаги и витки. Шаг это один запрос к модели плюс вызовы инструментов. Виток (turn) — последовательность шагов до завершения задачи. И это не абстракция для красоты: журнал сессии устроен так, что «что залогировано — то и видела модель». Восстановление, форк сессии, реплей и телеметрия строятся на одном потоке событий. Отладка от этого сильно выигрывает.

Отдельно нравится идея capability seams — стыков возможностей. Интерфейс описывается отдельно от реализации: заменил файловый провайдер на удалённую песочницу — команды, терминал и LSP переехали вместе с ним, без форков кода. Субагенты за одним интерфейсом могут быть и свежим дочерним агентом, и делегированным витком в другом продукте.

Harness поставляется с пресетами. Стандартный — полноценный агент: файлы, shell, веб, скиллы, план, цели, субагенты, воркфлоу. PTC — поверх стандартного добавляется Code Mode SDK: модель пишет TypeScript-программу, которая комбинирует многошаговые операции. Минимальный — только persistent bash и str_replace_editor, удобно для чистых бенчмарков модели. Творческий — проверка рантайма и эксперименты с плагинами прямо в памяти, чтобы собрать собственный пресет.

Запуск простой: npx @deepseek-ai/dsh web, дальше Web UI на http://127.0.0.1:3080. В настройках выбираете модель — ключ DeepSeek API или любой OpenAI-совместимый эндпоинт. Потом указываете workspace — директорию проекта, где агент будет работать с файлами. Без workspace сессия не начнётся.

В интерфейсе видно, как агент читает и правит файлы, запускает команды, делегирует подзадачи и держит план. Опасные операции уходят на подтверждение — политика разрешений настраивается. Для автоматизации есть Python SDK и CLI-режимы за пределами Web UI.

Стек — TypeScript, монорепозиторий на pnpm, пакет @deepseek-ai/dsh-root в версии 0.1.0-rc.7. Лицензия MIT — то есть бесплатный ИИ-агент можно собрать и для личных задач, и для коммерческого продукта, не спрашивая ни у кого разрешения. Сообщество живёт в GitHub Discussions и Discord, для плагинов заведён отдельный топик dsh-plugin.

Раз уж речь про агентские инструменты и выбор моделей. Ранее я писал про "Доступные ИИ модели в России в 2026: как использовать, что подключить?". В комментариях также отметили про наличие OpenRouter. Так что, если у вас есть возможность им пользоваться — welcome, это отличный агрегатор LLM с единым OpenAI-совместимым эндпоинтом: один ключ даёт доступ к сотням моделей разных провайдеров — OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Google и другие. Правда в ряде случаев, стоит подумать дважды, прежде чем пользоваться сервисом с передачей важных данных, не говоря о интеграции с бизнесом в ряде стран, — а для частного пользования другое дело.

Для агентных каркасов это удобно: переключать модели в рантайме можно без правки конфигурации и без заведения ключей у каждого провайдера.

Из неочевидного: пополнение баланса в OpenRouter работает не только картой или AliPay, но и криптовалютой — в том числе USDC. Для тех, кто платит за API из-за рубежа или принципиально держит такие расходы в крипте, возможно, заметный плюс.

DeepSeek Harness — это попытка сделать агентские системы стандартными: общая платформа с понятным разделением ответственности вместо велосипедов в каждом проекте. Гибкость плагинов и пресеты закрывают и исследовательские задачи, и продовые. Статус developer preview честно предупреждает о ломающих изменениях, но именно сейчас можно зайти и повлиять на развитие проекта.

Если вы строите ИИ-агентов и ищете основу — присмотритесь. Конструктор из плагинов с MIT-лицензией и поддержкой DeepSeek — это крепкая заявка на то, чтобы стать стандартным инструментом в 2026 году.