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DeepSeek Harness: DeepSeek Harness 入門

最終更新：2026-08-31

DeepSeek Harness（DSH）は DeepSeek のオープンソース Agent フレームワークで、核心となる哲学は「すべてはプラグイン」——モデルアダプタからツールシステム、セッション管理からサンドボックス機構まで、すべてがプラグインとして共有 Context に注入され、究極の拡張性を実現します。

💡 ヒント：DSH の核心的な革新は Cordis アーキテクチャにあります——プラグイン同士は直接呼び出しを行わず、代わりにサービス、型付きイベント、および可逆的な副作用を共有 Context に提供します。この設計により、プラグインは完全に疎結合となり、新機能の追加で既存のコードを変更する必要がなくなります。

📋 前提知識：事前の経験は不要。基本的なコマンドライン知識があれば十分です

1. 学習内容

Cordis プラグインアーキテクチャ

2. ある AI エンジニアリングチームの選定ストーリー

(1) ペインポイント：Agent フレームワークの断片化

Alice は AI スタートアップのアーキテクトです。彼女のチームは 2026 年第2四半期に Agent フレームワークの選定ジレンマに直面しました：

プロダクトマネージャーの Bob がプレッシャーをかけました：

「モデル非依存で、プラグインが差し込める Agent フレームワークが必要だ。複数のインタラクションモードをサポートし、3ヶ月以内にリリースしなければならない。」

(2) DSH のソリューション

評価の結果、Alice は DeepSeek Harness を選択しました：

TEXT 📖 参照専用 
Plugin system:      0 extensible → everything is plugin
Model support:      1 provider → DeepSeek + OpenAI-compatible
Interaction modes:  CLI only → Web UI + CLI + SDK + Headless
Runtime overhead:   high → minimal (Cordis lazy-loading)
Community:          GitHub 187.3k stars, MIT license

DSH の「すべてはプラグイン」アプローチにより、Alice のチームは必要に応じて機能を組み立てることができました：

  1. 第1週：Web UI + DeepSeek API で最初の Agent を実行
  2. 第3週：OpenAI 互換エンドポイントに接続、GPT-4o に切り替え
  3. 第6週：カスタムツールプラグイン、社内 API に接続
  4. 第10週：Python SDK をプロダクションパイプラインに統合

(3) 結果

3ヶ月間の DSH 利用後：

3. DeepSeek Harness とは

DeepSeek Harness（DSH）は DeepSeek チームのオープンソース Agent フレームワークで、GitHub で 187.3k スターを獲得し、MIT ライセンスで提供されています。DSH 自体は Agent ではなく、Agent を実行するためのフレームワーク——モデル適応、ツールオーケストレーション、セッション管理、サンドボックス実行のインフラを提供します。

ja DeepSeek Harness 概要

▶ サンプル 1：

100% 
graph TB
    subgraph DSH[DeepSeek Harness]
        C[Cordis Kernel<br/>Plugin Engine]
        M[Model Adapter<br/>DeepSeek / OpenAI]
        T[Tool System<br/>file_edit / shell / search]
        S[Sandbox Engine<br/>Approval & Isolation]
        L[Session Log<br/>append-only log]
    end
    C --> M
    C --> T
    C --> S
    C --> L
    U[User] -->|Web UI / CLI / SDK| DSH
次元 DSH 従来の Agent フレームワーク
設計哲学 すべてはプラグイン ハードコードされた機能
モデルバインディング モデル非依存 特定の LLM にロックイン
拡張方法 プラグイン注入 ソースコード変更またはコールバック
インタラクションモード Web/CLI/SDK/Headless 通常 CLI のみ
ランタイム Cordis レイジーロード 完全初期化

(2) 開発者プレビューの注意事項

DSH は現在開発者プレビュー段階にあり、以下の点に注意してください：

BASH 
# インストール時の開発者プレビュー通知
npx @deepseek-ai/dsh web
# ⚠️ DeepSeek Harness is in developer preview.
# APIs may change before stable release.

ただし、開発者プレビューだからといって使用できないわけではありません——コア機能（会話、ツール、プラグイン）は安定して動作し、コミュニティも急速に反復しています。

4. Cordis カーネル：すべてはプラグイン

Cordis は DSH のコアフレームワークで、ラテン語の「心臓」に由来する名前——システム全体の鼓動する中心です。

(1) プラグイン提供モデル

各プラグインは Cordis の共有 Context に3種類のコンテンツを提供します：

TYPESCRIPT 
interface PluginContribution {
  services: Service[];        // Callable capabilities exposed by the plugin
  events: EventType[];        // Typed event streams
  sideEffects: SideEffect[];  // Reversible side-effect operations
}

▶ サンプル 2：

100% 
graph LR
    P1[LLM Plugin] -->|contributes service| CTX[Shared Context]
    P2[Tool Plugin] -->|contributes service| CTX
    P3[Sandbox Plugin] -->|contributes event| CTX
    P4[Log Plugin] -->|subscribes to event| CTX
    CTX -->|dispatches| P1
    CTX -->|dispatches| P2
    CTX -->|dispatches| P3
    CTX -->|dispatches| P4

この設計により以下が保証されます：

▶ サンプル 3：

TYPESCRIPT 
import { definePlugin } from '@deepseek-ai/dsh';

export default definePlugin({
  name: 'hello-dsh',
  version: '1.0.0',
  contribute(ctx) {
    ctx.registerService('hello', {
      greet(name: string) {
        return `Hello, ${name}! Welcome to DSH.`;
      }
    });
    ctx.emit('hello.registered', { timestamp: Date.now() });
  }
});

5. 4つの動作モードの概要

DSH は4つの動作モードを提供し、異なるユースケースと好みに対応します：

(1) モード早見表

モード フルネーム 特徴 ユースケース
Standard Standard デフォルトモード、Agent が自律的にツール使用のタイミングを決定 一般的なプログラミング、Q&A
PTC Plan-then-Code 先に計画してから実行；計画は可視化・制御可能 複雑なタスク、コードリファクタリング
Minimal Minimal 最小限のツール呼び出し、Agent は主に自身の能力に依存 シンプルな Q&A、ナレッジクエリ
Creative Creative 最高の自由度、探索的な出力を奨励 創作的ライティング、ブレインストーミング

(2) モード切り替え

BASH 
# CLI モード切り替え
dsh --mode standard
dsh --mode ptc
dsh --mode minimal
dsh --mode creative

Web UI では、上部のドロップダウンメニューからリアルタイムでモードを切り替えられます。

100% 
graph LR
    USER[User Input] --> MODE{Running Mode}
    MODE -->|standard| S[Agent Autonomous Decision]
    MODE -->|ptc| P[Plan First, Then Code]
    MODE -->|minimal| M[Minimal Tool Calls]
    MODE -->|creative| C[Exploratory Output]
    S --> TOOLS[Tool System]
    P --> TOOLS
    M --> TOOLS
    C --> TOOLS

ja 4つの動作モード

モードの詳細な比較と設定については、04-model-config.md を参照してください。

6. 他の Agent フレームワークとの比較

(1) 主要次元の比較

次元 DeepSeek Harness Claude Code Cursor OpenCode
オープンソース ✅ MIT ❌ クローズド ❌ クローズド ✅ MIT
モデル非依存 ✅ マルチモデルアダプタ ❌ Claude のみ ❌ マルチモデル ✅ マルチモデル
プラグインシステム ✅ Cordis ❌ なし ⚠️ 限定 ❌ なし
Web UI ✅ 内蔵 ❌ CLI のみ ✅ IDE 統合 ❌ CLI のみ
SDK ✅ Python ❌ ❌ ❌
Headless ✅ ❌ ❌ ❌
サンドボックス ✅ 設定可能 ⚠️ 内蔵 ❌ ❌
GitHub Stars 187.3k — — —

(2) DSH の差別化優位性

  1. モデルの自由：特定の LLM ベンダーにロックインされず、DeepSeek API と OpenAI 互換エンドポイントがプラグアンドプレイ
  2. プラグインエコシステム：Cordis アーキテクチャにより、機能拡張は「ソースコードの変更」ではなく「プラグインの作成」に
  3. マルチチャネルインタラクション：初心者には Web UI、開発者には CLI、統合には SDK、自動化には Headless
  4. 可逆的な副作用：操作のロールバックが可能、Agent フレームワークでは極めて稀な機能

(3) DSH が適さないシナリオ

7. 技術スタックの概要

DSH の完全な技術スタック：

100% 
graph TB
    subgraph Interaction Layer
        WEB[Web UI<br/>React + Vite]
        CLI[CLI<br/>Terminal Interaction]
        SDK[Python SDK<br/>Programmatic Access]
        HEAD[Headless<br/>Unattended Execution]
    end
    subgraph Core Layer
        CORDIS[Cordis<br/>Plugin Engine]
        SESSION[Session Manager<br/>Session Management]
        TRAJ[Trajectory<br/>Log Engine]
    end
    subgraph Plugin Layer
        LLM[LLM Adapter<br/>DeepSeek / OpenAI]
        TOOLS[Tool Plugins<br/>file_edit / shell / search]
        SANDBOX[Sandbox Plugin<br/>Approval & Isolation]
        PROFILE[Profile Plugin<br/>Configuration Composition]
    end
    WEB --> CORDIS
    CLI --> CORDIS
    SDK --> CORDIS
    HEAD --> CORDIS
    CORDIS --> SESSION
    CORDIS --> TRAJ
    CORDIS --> LLM
    CORDIS --> TOOLS
    CORDIS --> SANDBOX
    CORDIS --> PROFILE

❓ よくある質問

Q DSH は無料ですか？
A はい、DSH 自体は完全に無料でオープンソース（MIT ライセンス）です。ただし、DeepSeek API や他の LLM API を使用するには、対応する API Key と費用が必要です。
Q 開発者プレビューとは、実際のプロジェクトに使えないということですか？
A 違います。コア機能（会話、ツール、プラグイン）は安定して使用可能ですが、API は今後のバージョンで変更される可能性があります。まずは重要でないプロジェクトで検証し、安定版リリース後に本番環境で使用することをお勧めします。
Q DSH と AutoGPT の違いは何ですか？
A DSH は Agent ランタイムフレームワーク（Harness）であり、Agent 自体ではありません。AutoGPT は特定の Agent 実装です。DSH はより低レベルで柔軟性が高く、DSH フレームワークを使って AutoGPT のような Agent を構築できます。
Q DeepSeek モデルを使わなければなりませんか？
A いいえ。DSH はモデル非依存です。OpenAI 互換エンドポイントを通じて GPT-4o、Claude、Gemini、または任意の API 互換モデルに接続できます。
Q Cordis は DSH 専用ですか？
A Cordis は DSH チームが開発した汎用プラグインフレームワークで、理論上は他のプロジェクトでも使用可能です。ただし、現在は DSH と共にリリースされており、独立したオープンソース化はされていません。
Q DSH にはどんなハードウェアが必要ですか？
A DSH 自体のハードウェア要件は最小限です（Node.js ランタイムのみ）。Agent の推論能力は選択した LLM API に依存します。ローカルモデルを使用する場合は、対応する GPU リソースが必要です。

📖 まとめ

📝 練習問題

1. ⭐ 基礎：DSH の GitHub リポジトリを訪問し、README を読んで、最も魅力的だと感じる機能を3つ挙げ、その理由を説明してください。

2. ⭐⭐ 応用：表を使って DSH とあなたがよく知る別の Agent ツール（例：Claude Code、Cursor）を比較してください。比較次元は6つ以上含めること。

3. ⭐⭐⭐ チャレンジ：Cordis プラグイン提供モデルの理解を示す Mermaid アーキテクチャ図を作成してください——3つ以上のプラグインを含め、それぞれが提供する Service、Event、Side Effect に注釈を付けること。

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