DeepSeek Harness คือซอฟต์แวร์ที่สร้างบน Node.js ซึ่งมาวางอยู่เหนือ LLM — เรียกว่า “Harness” (สายรัดหรือโครงร่าง) — โดยทำหน้าที่จัดการเครื่องมือ (tools), หน่วยความจำ (memory), การประสานงานของ sub-agent, การจัดการ session, และตรรกะการยุติการทำงาน เพื่อให้โมเดลสามารถดำเนินงานที่ซับซ้อนและหลายขั้นตอนได้ด้วยตนเอง สูตรภายในของ DeepSeek คือ Model + Harness = Agent โดยโมเดลเป็นสมองที่ใช้คิด ส่วน Harness เป็นระบบรอบข้างที่เชื่อมสมองนั้นเข้ากับไฟล์, เทอร์มินัล, เบราว์เซอร์ และเครื่องมือภายนอก
DeepSeek สร้างชื่อจากการฝึก LLM ระดับแนวหน้าด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่าคู่แข่งอเมริกันอย่าง OpenAI และ Anthropic มาก ตอนนี้ด้วย Harness บริษัทกำลังก้าวเข้าสู่ “เลเยอร์การดำเนินการ” (execution layer) ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่เปลี่ยนความฉลาดของโมเดลดิบให้กลายเป็นผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้จริงและสร้างรายได้ South China Morning Post เรียกการปล่อยครั้งนี้ว่า “การเปลี่ยนกลยุทธ์ครั้งสำคัญที่ DeepSeek บุกสนามรบใหม่เหนือกว่า Large Language Model”
บริษัทได้สนับสนุนกลยุทธ์นี้ด้วย เงินทุนภายนอกราว 7 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (ประมาณ 2.5 แสนล้านบาท) ซึ่งเป็นการระดมทุนจากภายนอกครั้งใหญ่ครั้งแรก พร้อมเปิดรับสมัครพนักงานจำนวนมากในแผนก Harness ภายในเดือนมิถุนายน 2026 DeepSeek มีเป้าหมายจะเพิ่มพนักงานทุกแผนกเป็นสองเท่าขณะสร้างสายธุรกิจใหม่นี้
หลักการออกแบบสำคัญของ Harness คือ “ทุกอย่างคือปลั๊กอิน” (Everything is a plugin) มันถูกสร้างขึ้นบน Cordis meta-framework ซึ่งจัดการการโหลด, การเอาออก, และการจัดการ dependencies ของปลั๊กอิน ส่วนประกอบทั้งหมด ได้แก่ โมเดล, เครื่องมือ, ทักษะ, เซสชัน, sandbox, ระบบไฟล์, วงรอบการทำงาน, และแม้แต่ UI ล้วนถูก implement เป็นปลั๊กอิน Cordis อิสระ
ซึ่งหมายความว่านักพัฒนาสามารถผสม, จับคู่, เปลี่ยน, และขยายความสามารถทุกอย่างได้โดยไม่ต้องแก้โค้ดหลัก “ไม่มี core ที่ได้รับสิทธิพิเศษให้แก้” การขยายระบบทำได้โดยการต่อปลั๊กอินใหม่เข้ากับปลั๊กอินที่มีอยู่ สถาปัตยกรรมนี้ออกแบบมาเพื่อให้นักพัฒนาสามารถประกอบ runtime ของ Agent ที่กำหนดเองได้โดยเลือกเฉพาะปลั๊กอินที่ต้องการสำหรับงานนั้น
Harness มาพร้อมกับ preset Agent ในตัวสี่แบบ ซึ่งแต่ละแบบเป็นการประกอบระบบปลั๊กอินที่แตกต่างกัน :
| โหมด | ชื่อ | วัตถุประสงค์ |
|---|---|---|
| Standard | เอเยนต์เขียนโค้ดเต็มรูปแบบ | สำหรับเขียนโค้ด, ดีบัก, และวิเคราะห์โปรเจกต์ในชีวิตประจำวัน พร้อมด้วยเครื่องมือครบชุด รวมถึงการแก้ไขไฟล์, shell, การค้นหาเว็บ/ไฟล์, ทักษะ, การวางแผน, เป้าหมาย, sub-agent, และ workflow |
| Code (PTC) | Programmatic Tool Calling | โมเดลจะสร้าง TypeScript เพื่อจัดการการเรียกใช้เครื่องมือหลายครั้งในการดำเนินการ run_code เดียว — ลดการส่งข้อมูลไป-กลับและการใช้ token สำหรับการค้นหาแบบ batch, การอ่านแบบขนาน, และ workflow อัตโนมัติหลายขั้นตอน |
| Minimal | โหมดวัดประสิทธิภาพ | มีเพียงเครื่องมือ shell และตัวแก้ไขไฟล์เท่านั้น — ถูกลดทอนเพื่อให้สามารถวัดประสิทธิภาพโมเดลซ้ำได้ นี่คือโหมดที่ DeepSeek ใช้ภายในเพื่อวัดประสิทธิภาพ V4-Flash ก่อนปล่อยสู่สาธารณะ |
| Creator | การตรวจสอบและพัฒนา | ตรวจสอบสภาพแวดล้อม Cordis ที่กำลังทำงาน, ทดสอบการเชื่อมต่อปลั๊กอินในหน่วยความจำ, สร้าง preset ใหม่, และเขียนปลั๊กอินที่กำหนดเอง |
แต่ละโหมดจะโหลดชุดปลั๊กอินเริ่มต้นที่ต่างกัน การสลับโหมดจะเปลี่ยนว่า Agent ถือเครื่องมืออะไรและทำงานอย่างไร
การออกแบบ session log แบบ append-only ทำให้แน่ใจว่า system prompt, chain-of-thought, การเรียกใช้เครื่องมือและผลลัพธ์, การจัดส่ง sub-agent และการฉีดบริบททั้งหมดจะถูกบันทึกไว้อย่างสมบูรณ์ ทำให้สามารถเล่นซ้ำและดีบักเส้นทางการทำงานของ Agent ได้ทุกครั้ง
ในเดือนพฤษภาคม 2026 DeepSeek ได้ดึงตัว Cui Tianyi (Tianyi Cui) อดีตนักวิจัยเชิงปริมาณและวิศวกรชื่อดังจาก Jane Street มาร่วมทีมเพื่อนำทีม Harness ใหม่ โปรไฟล์ LinkedIn ของ Cui ระบุตำแหน่งของเขาว่า “Member of Technical Staff, Harness Team” ที่ DeepSeek AI ตั้งแต่เดือนมีนาคม 2026 โดยทำงานสร้าง Agent Harness ในปักกิ่ง ก่อนหน้านี้เขาเคยร่วมก่อตั้งบริษัทเทรดดิ้งเชิงปริมาณในฮ่องกงชื่อ TSY Capital หลังจากทำงานมาเกือบเก้าปีที่ Jane Street ในด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์และการวิจัยเชิงปริมาณ
นักวิจัยอาวุโส Deli Chen เปิดเผยในเดือนพฤษภาคม 2026 ว่าทีมกำลังสร้าง “CodeHarness” ขึ้นจากศูนย์ โดยมีผลิตภัณฑ์เดี่ยวที่ชื่อ “DeepSeek Code” อยู่ในระหว่างการพัฒนา Cui ลงทุนสัมภาษณ์ผู้สมัครด้วยตนเองทุกวันและโพสต์ประกาศรับสมัครงานผ่านหลายแพลตฟอร์ม โดยอธิบายว่าทีม Harness “กำลังรับภารกิจที่สำคัญและเป็นศูนย์กลางที่สุดของบริษัท”
DeepSeek Harness ถูกวางตำแหน่งให้เป็นทางเลือกโดยตรงของ Anthropic’s Claude Code ซึ่งเป็นเครื่องมือเอเยนต์เขียนโค้ดยอดนิยมจากบริษัท AI สัญชาติอเมริกัน DeepSeek ได้ลงทะเบียนบัญชี WeChat อย่างเป็นทางการชื่อ “DeepSeek Harness (Tool Framework)” เพื่อเป็นช่องทางการสื่อสารแยกต่างหากสำหรับสายธุรกิจ Harness
อย่างไรก็ตาม DeepSeek ได้ประกาศต่อสาธารณะว่า Harness ไม่ได้ตั้งใจจะเป็น “Codex ถัดไป” แต่มันคือ runtime Agent ที่สามารถประกอบใหม่และเล่นซ้ำได้ ซึ่งทุกความสามารถสามารถสลับเปลี่ยนได้ — เป็นแนวทางที่โมดูลาร์และเปิดกว้างมากกว่าเมื่อเทียบกับคู่แข่งที่มีโครงสร้างตายตัวกว่า กลยุทธ์โอเพนซอร์สภายใต้สัญญาอนุญาต MIT นั้นแตกต่างกับโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Anthropic และ OpenAI ซึ่งอาจดึงดูดระบบนิเวศของนักพัฒนาให้ใหญ่ขึ้น
โปรเจกต์นี้ได้รับ ดาวบน GitHub กว่า 33,000 ดวงภายในไม่กี่ชั่วโมง หลังจากการเปิดตัวตัวอย่าง สะท้อนให้เห็นถึงความสนใจอย่างมากของนักพัฒนาที่มีต่อแนวทางที่ใช้ปลั๊กอินเป็นหลักและโอเพนซอร์ส
การเริ่มต้นใช้งานนั้นง่ายมาก: รันคำสั่ง npx @deepseek-ai/dsh web ในเทอร์มินัล, เปิด http://127.0.0.1:3080 ในเบราว์เซอร์, และป้อนคีย์ API ของ DeepSeek UI บนเว็บในเครื่องมีฟังก์ชันการจัดการโปรเจกต์, การทำงานร่วมกันในงานระยะยาว, การจัดคิวหลาย Agent, การจัดการบริบท, การค้นหาออนไลน์ และการเรียกใช้ทักษะภายนอก
DeepSeek Harness คือซอฟต์แวร์ที่สร้างบน Node.js ซึ่งมาวางอยู่เหนือ LLM — เรียกว่า “Harness” (สายรัดหรือโครงร่าง) — โดยทำหน้าที่จัดการเครื่องมือ (tools), หน่วยความจำ (memory), การประสานงานของ sub-agent, การจัดการ session, และตรรกะการยุติการทำงาน เพื่อให้โมเดลสามารถดำเนินงานที่ซับซ้อนและหลายขั้นตอนได้ด้วยตนเอง สูตรภายในของ DeepSeek คือ Model + Harness = Agent โดยโมเดลเป็นสมองที่ใช้คิด ส่วน Harness เป็นระบบรอบข้างที่เชื่อมสมองนั้นเข้ากับไฟล์, เทอร์มินัล, เบราว์เซอร์ และเครื่องมือภายนอก
DeepSeek สร้างชื่อจากการฝึก LLM ระดับแนวหน้าด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่าคู่แข่งอเมริกันอย่าง OpenAI และ Anthropic มาก ตอนนี้ด้วย Harness บริษัทกำลังก้าวเข้าสู่ “เลเยอร์การดำเนินการ” (execution layer) ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่เปลี่ยนความฉลาดของโมเดลดิบให้กลายเป็นผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้จริงและสร้างรายได้ South China Morning Post เรียกการปล่อยครั้งนี้ว่า “การเปลี่ยนกลยุทธ์ครั้งสำคัญที่ DeepSeek บุกสนามรบใหม่เหนือกว่า Large Language Model”
บริษัทได้สนับสนุนกลยุทธ์นี้ด้วย เงินทุนภายนอกราว 7 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (ประมาณ 2.5 แสนล้านบาท) ซึ่งเป็นการระดมทุนจากภายนอกครั้งใหญ่ครั้งแรก พร้อมเปิดรับสมัครพนักงานจำนวนมากในแผนก Harness ภายในเดือนมิถุนายน 2026 DeepSeek มีเป้าหมายจะเพิ่มพนักงานทุกแผนกเป็นสองเท่าขณะสร้างสายธุรกิจใหม่นี้
หลักการออกแบบสำคัญของ Harness คือ “ทุกอย่างคือปลั๊กอิน” (Everything is a plugin) มันถูกสร้างขึ้นบน Cordis meta-framework ซึ่งจัดการการโหลด, การเอาออก, และการจัดการ dependencies ของปลั๊กอิน ส่วนประกอบทั้งหมด ได้แก่ โมเดล, เครื่องมือ, ทักษะ, เซสชัน, sandbox, ระบบไฟล์, วงรอบการทำงาน, และแม้แต่ UI ล้วนถูก implement เป็นปลั๊กอิน Cordis อิสระ
ซึ่งหมายความว่านักพัฒนาสามารถผสม, จับคู่, เปลี่ยน, และขยายความสามารถทุกอย่างได้โดยไม่ต้องแก้โค้ดหลัก “ไม่มี core ที่ได้รับสิทธิพิเศษให้แก้” การขยายระบบทำได้โดยการต่อปลั๊กอินใหม่เข้ากับปลั๊กอินที่มีอยู่ สถาปัตยกรรมนี้ออกแบบมาเพื่อให้นักพัฒนาสามารถประกอบ runtime ของ Agent ที่กำหนดเองได้โดยเลือกเฉพาะปลั๊กอินที่ต้องการสำหรับงานนั้น
Harness มาพร้อมกับ preset Agent ในตัวสี่แบบ ซึ่งแต่ละแบบเป็นการประกอบระบบปลั๊กอินที่แตกต่างกัน :
| โหมด | ชื่อ | วัตถุประสงค์ |
|---|---|---|
| Standard | เอเยนต์เขียนโค้ดเต็มรูปแบบ | สำหรับเขียนโค้ด, ดีบัก, และวิเคราะห์โปรเจกต์ในชีวิตประจำวัน พร้อมด้วยเครื่องมือครบชุด รวมถึงการแก้ไขไฟล์, shell, การค้นหาเว็บ/ไฟล์, ทักษะ, การวางแผน, เป้าหมาย, sub-agent, และ workflow |
| Code (PTC) | Programmatic Tool Calling | โมเดลจะสร้าง TypeScript เพื่อจัดการการเรียกใช้เครื่องมือหลายครั้งในการดำเนินการ run_code เดียว — ลดการส่งข้อมูลไป-กลับและการใช้ token สำหรับการค้นหาแบบ batch, การอ่านแบบขนาน, และ workflow อัตโนมัติหลายขั้นตอน |
| Minimal | โหมดวัดประสิทธิภาพ | มีเพียงเครื่องมือ shell และตัวแก้ไขไฟล์เท่านั้น — ถูกลดทอนเพื่อให้สามารถวัดประสิทธิภาพโมเดลซ้ำได้ นี่คือโหมดที่ DeepSeek ใช้ภายในเพื่อวัดประสิทธิภาพ V4-Flash ก่อนปล่อยสู่สาธารณะ |
| Creator | การตรวจสอบและพัฒนา | ตรวจสอบสภาพแวดล้อม Cordis ที่กำลังทำงาน, ทดสอบการเชื่อมต่อปลั๊กอินในหน่วยความจำ, สร้าง preset ใหม่, และเขียนปลั๊กอินที่กำหนดเอง |
แต่ละโหมดจะโหลดชุดปลั๊กอินเริ่มต้นที่ต่างกัน การสลับโหมดจะเปลี่ยนว่า Agent ถือเครื่องมืออะไรและทำงานอย่างไร
การออกแบบ session log แบบ append-only ทำให้แน่ใจว่า system prompt, chain-of-thought, การเรียกใช้เครื่องมือและผลลัพธ์, การจัดส่ง sub-agent และการฉีดบริบททั้งหมดจะถูกบันทึกไว้อย่างสมบูรณ์ ทำให้สามารถเล่นซ้ำและดีบักเส้นทางการทำงานของ Agent ได้ทุกครั้ง
ในเดือนพฤษภาคม 2026 DeepSeek ได้ดึงตัว Cui Tianyi (Tianyi Cui) อดีตนักวิจัยเชิงปริมาณและวิศวกรชื่อดังจาก Jane Street มาร่วมทีมเพื่อนำทีม Harness ใหม่ โปรไฟล์ LinkedIn ของ Cui ระบุตำแหน่งของเขาว่า “Member of Technical Staff, Harness Team” ที่ DeepSeek AI ตั้งแต่เดือนมีนาคม 2026 โดยทำงานสร้าง Agent Harness ในปักกิ่ง ก่อนหน้านี้เขาเคยร่วมก่อตั้งบริษัทเทรดดิ้งเชิงปริมาณในฮ่องกงชื่อ TSY Capital หลังจากทำงานมาเกือบเก้าปีที่ Jane Street ในด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์และการวิจัยเชิงปริมาณ
นักวิจัยอาวุโส Deli Chen เปิดเผยในเดือนพฤษภาคม 2026 ว่าทีมกำลังสร้าง “CodeHarness” ขึ้นจากศูนย์ โดยมีผลิตภัณฑ์เดี่ยวที่ชื่อ “DeepSeek Code” อยู่ในระหว่างการพัฒนา Cui ลงทุนสัมภาษณ์ผู้สมัครด้วยตนเองทุกวันและโพสต์ประกาศรับสมัครงานผ่านหลายแพลตฟอร์ม โดยอธิบายว่าทีม Harness “กำลังรับภารกิจที่สำคัญและเป็นศูนย์กลางที่สุดของบริษัท”
DeepSeek Harness ถูกวางตำแหน่งให้เป็นทางเลือกโดยตรงของ Anthropic’s Claude Code ซึ่งเป็นเครื่องมือเอเยนต์เขียนโค้ดยอดนิยมจากบริษัท AI สัญชาติอเมริกัน DeepSeek ได้ลงทะเบียนบัญชี WeChat อย่างเป็นทางการชื่อ “DeepSeek Harness (Tool Framework)” เพื่อเป็นช่องทางการสื่อสารแยกต่างหากสำหรับสายธุรกิจ Harness
อย่างไรก็ตาม DeepSeek ได้ประกาศต่อสาธารณะว่า Harness ไม่ได้ตั้งใจจะเป็น “Codex ถัดไป” แต่มันคือ runtime Agent ที่สามารถประกอบใหม่และเล่นซ้ำได้ ซึ่งทุกความสามารถสามารถสลับเปลี่ยนได้ — เป็นแนวทางที่โมดูลาร์และเปิดกว้างมากกว่าเมื่อเทียบกับคู่แข่งที่มีโครงสร้างตายตัวกว่า กลยุทธ์โอเพนซอร์สภายใต้สัญญาอนุญาต MIT นั้นแตกต่างกับโมเดลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Anthropic และ OpenAI ซึ่งอาจดึงดูดระบบนิเวศของนักพัฒนาให้ใหญ่ขึ้น
โปรเจกต์นี้ได้รับ ดาวบน GitHub กว่า 33,000 ดวงภายในไม่กี่ชั่วโมง หลังจากการเปิดตัวตัวอย่าง สะท้อนให้เห็นถึงความสนใจอย่างมากของนักพัฒนาที่มีต่อแนวทางที่ใช้ปลั๊กอินเป็นหลักและโอเพนซอร์ส
การเริ่มต้นใช้งานนั้นง่ายมาก: รันคำสั่ง npx @deepseek-ai/dsh web ในเทอร์มินัล, เปิด http://127.0.0.1:3080 ในเบราว์เซอร์, และป้อนคีย์ API ของ DeepSeek UI บนเว็บในเครื่องมีฟังก์ชันการจัดการโปรเจกต์, การทำงานร่วมกันในงานระยะยาว, การจัดคิวหลาย Agent, การจัดการบริบท, การค้นหาออนไลน์ และการเรียกใช้ทักษะภายนอก