DeepSeek Harness: il framework open-source per AI agent basato sul principio “tutto è un plugin”

Il framework è agnostico rispetto al modello, funziona in locale e include funzionalità come gestione dei progetti, coordinamento di attività a lungo termine, orchestrazione multi-agente, gestione del contesto, ricerca web e richiamo di skill esterne .

Per iniziare, basta un comando:

npx @deepseek-ai/dsh web

Quattro modalità di esecuzione

Harness offre quattro modalità preimpostate, ciascuna con un diverso set di plugin predefiniti :

• Standard — Modalità agente completa con toolchain complete, dispatch di sub-agent, modifica file, accesso shell e ricerca. Paragonabile a Claude Code per il lavoro agente quotidiano.
• PTC (Programmatic Tool Calling) — Chiamata anche modalità Code. Gli strumenti sono esposti tramite un SDK Code Mode, consentendo al modello di orchestrare più chiamate a strumenti generando codice TypeScript.
• Minimal — Ambiente essenziale con solo uno strumento shell e un editor di file, progettato per benchmarking e valutazione pulita dei modelli.
• Creation/Creator — Modalità per la creazione di preset personalizzati. Permette agli sviluppatori di ispezionare l'ambiente di esecuzione, testare plugin Cordis in memoria e combinarli per creare nuove configurazioni su misura.

Tutte e quattro le modalità condividono lo stesso core di plugin: la differenza sta solo in quali plugin vengono caricati all'avvio .

Distribuzione sulla National Supercomputing Internet cinese

Il 14-15 agosto 2026 la National Supercomputing Internet cinese ha reso disponibili DeepSeek-V4-Pro-0813 e DeepSeek Harness v0.1 sulla propria piattaforma — il primo pool di risorse di calcolo integrato su larga scala del paese, con oltre 100.000 schede acceleratrici AI . Ciò consente agli sviluppatori cinesi di accedere a distribuzione di modelli, inferenza distribuita, hosting privato e sviluppo di agent all'interno di un'unica infrastruttura di calcolo nazionale, abbassando le barriere tecniche per l'adozione dell'AI nella ricerca scientifica e nelle applicazioni industriali .

Posizionamento competitivo contro Claude Code

DeepSeek posiziona esplicitamente Harness come rivale di Claude Code di Anthropic e OpenAI Codex, puntando a casi d'uso legati alla programmazione e alla produttività d'ufficio . Il responsabile del team del framework, Cui Tianyi, ha aperto il beta testing globale il 2 agosto 2026, attirando dozzine di sviluppatori prima del lancio pubblico . Il modello V4-Pro-0813 ha anche ottenuto punteggi competitivi nei benchmark specifici per agent: Terminal Bench 2.1 a 87,9, DeepSWE a 62,7, Toolathlon-Verified a 74,1 e DSBench-FullStack a 71,1 .

Aumento dei prezzi API — Inversione della strategia low-cost

Lo stesso giorno del lancio di Harness, DeepSeek ha annunciato importanti aumenti di prezzo delle API, invertendo la sua precedente reputazione di "macellaio dei prezzi dei token" :

• V4-Pro-0813 costa $1,32 per milione di token in input e $3,96 per milione di token in output — fino a 14x in più rispetto al modello V4 Flash
• Gli aumenti vanno dal 50% all'1.100% rispetto ai prezzi precedenti, a seconda del modello, del tipo di token e dell'orario di utilizzo
• È stata introdotta una nuova struttura di prezzi peak/off-peak, con tariffe di punta che aumentano fino a 12x per i token di input in cache — le ore di punta in Cina sono 9:00–12:00 e 14:00–18:00 (ora di Pechino), con tariffe off-peak fissate alla metà di quelle peak
• DeepSeek aveva preannunciato un aumento "significativo" dei prezzi il 6 agosto, e gli analisti descrivono questa mossa come la fine dell'"era del risparmio" per i servizi API dell'azienda

Perché è importante

I rilasci simultanei di Harness e V4-Pro-0813, insieme alla svolta sui prezzi, segnalano un cambiamento strategico per DeepSeek: da semplice fornitore di modelli a azienda di infrastruttura per il layer di esecuzione. Rendendo open-source il runtime per agent con licenza MIT e distribuendolo sull'infrastruttura di supercalcolo nazionale, DeepSeek scommette che il prossimo terreno di battaglia dell'AI non sia solo il modello, ma l'ecosistema di strumenti, agent e flussi di lavoro costruiti attorno ad esso.