DeepSeekがAIエージェントフレームワーク「Harness」を公開 — モデル・ツール・UIまでプラグインで差し替え可能、MITライセンスでセルフホスト対応

8月17日、MarkTechPostが「DeepSeek AI Releases DeepSeek Harness in Developer Preview: An MIT-Licensed Agent Harness Where Everything is a Plugin」と題した記事を公開した。DeepSeekが新たに公開した「DeepSeek Harness」の最大の特徴は、モデル・ツール・UI・スケジューリングにいたるすべての構成要素をプラグインとして差し替えられるという設計思想にある。多くのエージェントフレームワークが拡張ポイントを著者側が用意したフックに限定している中、Harnessはその逆を取る。

「すべてがプラグイン」という設計思想

AIエージェントフレームワークの多くは、エージェントループ・ツールレジストリ・セッションストアをハードコードし、拡張は著者が用意したフックのみで行う設計になっている。DeepSeek Harnessはその逆を取る。

READMEの冒頭に明記された原則は「everything is a plugin」だ。モデル、ツール、スキル、セッション、サンドボックス、ストレージ、ループ、スケジューリング、UIのすべてがCordisのプラグイン境界に配置されており、ハーネスのソースコードを変更せずに設定だけで差し替え・拡張できる。

CordisはKoishiチームが開発したJavaScript向けのDI（依存性注入）／プラグインカーネルであり、プラグインのマウント・アンマウント・依存関係管理を担うメタフレームワークだ。詳細は論文「A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability」に記述されている。

DeepSeekはGitHubのREADMEでこのプロジェクトをAgent = Model + Harnessと定式化している。つまりHarnessは特定の用途に固定されたコーディングアシスタントではなく、エージェントランタイムを組み立てるためのキットである。

プロジェクトはdshというコマンド名でGitHubリポジトリdeepseek-ai/deepseek-harnessに公開されており、ライセンスはMITライセンスだ。

Cordisカーネルが支えるモード構成

Harnessには現在4つの動作モードがある。

Standard：ファイル編集、シェル、ファイル/Web検索、スキル、プランニング、サブエージェント、ワークフローを含むフル構成のコーディングエージェント
Code mode：Code Mode SDKを通じてモデルが複数ステップの操作を1本のTypeScriptプログラムとして組み合わせられるモード
Minimal：bashとstr_replace_editorの2ツールのみを持つ、モデルベンチマーク向けの最小構成
Creator mode：ランタイムの検査、インメモリでのプラグイン実験、プリセット作成支援を追加

すべての実行が追跡可能

モデルが受け取ったすべての情報は追記専用のセッションログに書き込まれる。システムプロンプト、推論過程、ツール呼び出しとその結果、サブエージェントのスケジューリング、すべてのコンテキスト注入が対象だ。Trajectory viewでそれらのレコードをソース別に確認でき、再開（Resume）、フォーク、検索、リプレイはすべて同一のイベントストリーム上で動作する。

多くのエージェントフレームワークがツール呼び出しのみをログに残す中、コンテキスト注入の全履歴を記録する点は差別化ポイントになりうる。規制産業（金融・ヘルスケアなど）での監査用途や、エージェント動作の再現・デバッグでの活用を意識した設計だ。

モデルルーティングもプラグイン

Settings → ModelsでDeepSeek APIキーを設定すれば、サーバー再起動なしに次のリクエストから有効になる。インストール済みカタログからAnthropicやOpenAIもAPIキーで追加できる。Bedrock、Vertex、Azure、Codexはそれぞれネイティブのクレデンシャル（AWSクレデンシャルとリージョン、ADCプロジェクトなど）が必要だ。カスタムプロバイダーとしてOpenAI互換のベースURLを指定することもできる。APIキーは書き込み専用で$DSH_HOME/.credentials.yamlに保存される。

動かし方

npx @deepseek-ai/dsh web

これだけでWeb UIが起動し、デフォルトでhttp://127.0.0.1:3080でアクセスできる。リポジトリからのビルドは以下の手順だ。

git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness
pnpm install
pnpm run build
pnpm dsh web

Python SDKも同梱されており、deepseek-harness-sdkとしてインストールできる。Python 3.10以上が必要で、対応プラットフォームはLinux x64、Linux arm64、macOS 14以降（arm64）。バンドルされたランタイムによりシステムへのNode.jsインストールは不要だ。

現時点の位置づけと競合との比較

v0.1はあくまでデベロッパープレビューであり、プロダクション向けエージェント製品ではなくデベロッパーインフラとして位置づけられている。

DeepSeekはこれまでにDeepSeek-R1（推論特化モデル）やDeepSeek-Coder-V3（コーディング向け大規模モデル）を公開してきたが、Harnessはモデルそのものではなくエージェントランタイム層に踏み込んだ初のリリースと位置づけられる。DeepSeekが自社モデルの推論能力をエージェント基盤として社外に開放する方向性を示す動きといえる。

既存のエージェントフレームワークとの比較でいえば、LangChainはツールチェーンの柔軟性で広く普及しているが、内部コンポーネントの差し替えには改変が必要なケースが多い。OpenHands（旧OpenDevin）はコーディングエージェントとしての完成度が高い一方、プラグイン粒度での構成変更は設計上想定されていない。Harnessが掲げる「everything is a plugin」は、これらと比べてランタイムそのものをユーザーが再構成できる点で異なるアプローチだ。

※編集部の考察：MITライセンスかつセルフホスト可能という特性から、規制産業でのローカルパイロット検証や、社内プライベートリポジトリへのコーディングエージェント構築、モデル評価基盤としての活用が想定される。「everything is a plugin」の設計思想が実際のプロダクション環境でどこまでスケールするかは、デベロッパーコミュニティからのフィードバックが蓄積されるにつれて明らかになるだろう。

詳細はDeepSeek AI Releases DeepSeek Harness in Developer Preview: An MIT-Licensed Agent Harness Where Everything is a Pluginを参照していただきたい。