DeepSeek Harness v0.1開源登場：由LLM轉戰AI自主智能體，中國AI新戰場

2026年8月13日至14日，中國AI公司DeepSeek發布咗DeepSeek Harness v0.1——一個MIT授權嘅開源智能體運行框架，標誌住公司由「低成本LLM」賽道正式轉向「自主AI智能體」領域 。呢個唔係一般嘅模型發布，而係一場策略轉向，分析師同公司自己都話係「進入一個超越大語言模型嘅新戰場」 。

DeepSeek Harness係咩嘢？

DeepSeek Harness係一個基於Node.js嘅軟件，安裝喺LLM之上，負責處理工具、記憶、子智能體協調、會話管理同終止邏輯，等模型可以自主執行複雜嘅多步驟任務 。DeepSeek內部嘅公式好簡單：Model + Harness = Agent 。模型係思考嘅大腦，而Harness就係連接大腦同檔案、終端、瀏覽器同外部工具嘅周邊系統 。

策略轉向：由LLM到智能體AI

DeepSeek以極低成本訓練領先LLM而聞名，對手係OpenAI同Anthropic呢啲美國公司。但Harness嘅推出，標誌住公司開始進軍「執行層」——即係將模型智能轉化為可部署、可賺錢產品嘅基建 。《南華早報》形容呢次發布係「DeepSeek進軍LLM以外新戰場嘅策略轉向」 。

為咗撐起今次轉向，DeepSeek獲得約70億美元外部融資——佢哋第一次吸納外來資金——仲喺Harness部門展開大規模招聘 。到咗2026年6月，DeepSeek話要喺所有部門人手翻一番，全力發展呢條新業務線 。

「萬物皆插件」：模組化架構

Harness嘅設計核心係「Everything is a plugin」 。佢哋基於Cordis元框架開發，呢個框架負責插件嘅加載、卸載同依賴管理 。所有組件——模型、工具、技能、會話、沙箱、檔案系統、編排循環，甚至UI——都係獨立嘅Cordis插件 。

呢個設計意味住開發者可以自由組合、取代同擴展任何功能，完全唔使改核心源碼 。系統冇「需要修補嘅特權核心」；擴展系統就係將新插件安裝喺現有插件旁邊。整個架構容許開發者按需要揀選插件，自行組合一個自訂嘅智能體運行時 。

四種運行預設模式

Harness內置四種智能體預設模式，每種都係同一個插件系統嘅不同組合 ：

模式	名稱	用途
標準（Standard）	完整編碼智能體	日常編碼、除錯同項目分析，齊備檔案編輯、Shell、網頁/檔案搜尋、技能、計劃、目標、子智能體同工作流程 。
代碼（PTC）	程式化工具調用	模型生成TypeScript，喺單一run_code操作中組合多次工具調用——減少往返次數同token消耗，適合批量搜尋、並行讀取同多步驟自動化工作流程 。
極簡（Minimal）	基準測試模式	只有Shell工具同檔案編輯器——精簡到用嚟做可重現嘅模型基準測試。DeepSeek內部就係用呢個模式測試V4-Flash，之後先公開 。
創造（Creator）	內省同開發	檢查運行中嘅Cordis環境，喺記憶體測試插件連接，開發新預設，同埋編寫自定義插件 。

每種模式會載入唔同嘅預設插件組合；切換模式就會改變智能體可用嘅工具同執行方式 。

**僅追加式會話日誌（append-only session log）**設計確保系統提示詞、思考鏈、工具調用同結果、子智能體分派同上下文注入全部記錄，可以精確重播同除錯任何智能體軌跡 。

Jane Street人才加盟：Cui Tianyi

2026年5月，DeepSeek招聘咗Cui Tianyi（崔添翼），佢之前係Jane Street嘅量化研究員同星級工程師，負責領導新建立嘅Harness團隊 。Cui嘅LinkedIn檔案顯示佢由2026年3月開始擔任DeepSeek AI「技術人員，Harness團隊」，喺北京開發Agent Harness 。佢之前喺香港創辦量化交易公司TSY Capital，之前喺Jane Street做咗差唔多九年軟件開發同量化研究 。

高級研究員Deli Chen喺2026年5月透露，團隊正由零開始打造「CodeHarness」，據報仲有獨立嘅「DeepSeek Code」產品喺醞釀中 。Cui親自進行日常求職者面試，喺多個平台發布招聘廣告，形容Harness團隊「負責公司最核心同最重要嘅任務之一」 。

同Anthropic Claude Code嘅競爭

DeepSeek Harness直接瞄準Anthropic嘅Claude Code——呢個係美國AI公司好受歡迎嘅編碼智能體工具 。DeepSeek仲開咗個「DeepSeek Harness（工具框架）」微信公眾號，作為Harness業務線嘅獨立官方渠道 。

不過DeepSeek公開講過，Harness唔係要做「下一個Codex」 。相反，佢哋定位係一個可重組、可重播嘅智能體運行時，每個功能都可以換——相比起對手嘅一體化方案，呢個更模組化、更開放 。開源MIT授權策略同Anthropic、OpenAI嘅專有模式形成對比，有望吸引更大規模嘅開發者生態 。

呢個項目喺公開預覽後幾小時內就獲得超過33,000個GitHub星星 ，反映開發者對插件優先開源方案嘅濃厚興趣。

點樣開始用？

開始用好簡單：喺終端機執行

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