ByteDance、AgentKit で DeepSeek Harness をクラウド環境に 5 分で構築

AgentKit 2026-08-25 18:00 北京

最近，DeepSeek Harness の人気が高まり続けています。特にコーディングエージェントの活用シーンでは、コードベースを横断してコード理解やファイル編集、コマンド実行といった多段階の開発タスクを素早く完遂できます。また、Web 画面と基礎的なサンドボックス環境も提供するため、開発者が AI プログラミングエージェントを効率的に構築・体験できる環境を整えています。

しかし、Harness が個人の開発ツールからチーム開発や企業の本番環境へと移行する際、ローカル実行モードの限界が浮き彫りになります。

長期間のタスクが安定して実行できない：タスクは個人の PC に依存しているため、スリープ状態への移行、シャットダウン、あるいはネットワーク切断が実行中断を招く恐れがあります。コード生成やビルド、テストなど数時間乃至それ以上かかるタスクにおいて、ローカル環境が安定的かつ継続的な実行を保証するのは困難です。

セキュリティガバナンスの不足：高権限の AK/SK やコード、実行データがローカル環境に分散しているため、認証情報の漏洩や権限逸脱のリスクがあり、統一された ID 認証、権限管理、操作監査の仕組みも欠如しています。

導入と管理のコスト増大：Python や依存パッケージ、モデル設定など、すべてをローカルでインストール・デバッグする必要があります。依存関係の競合は開発環境を汚染する恐れがあり、チーム規模になると開発者ごとに環境や設定、バージョンがバラバラになり、保守や協業コストがさらに膨らんでしまいます。

つまり、企業の本番環境に導入するには、エージェントをより安全かつ安定し、低コストでスケーラブルに稼働させる仕組みが必要です。

一言で言えば：チーム内で DeepSeek Harness を試したいが、ローカル環境を壊すのが心配で、かつ初期投資も抑えたい開発チーム向けに、AgentKit Sandbox はクラウド上で完全に隔離されたエージェント実行環境です。わずか 5 分で DeepSeek Harness が動作するサンドボックスを作成でき、必要に応じて随時作成・破棄が可能です。ローカルの設定は一切触らず、従量課金でコストは極めて低く抑えられ、火山方舟の Coding Plan や Agent Plan とシームレスに連携します。

AgentKit Sandbox：Harness をクラウド上で安全に隔離し、7×24 時間継続実行を実現

AgentKit は火山エンジンが提供する企業向け AI エージェント基盤プラットフォームです。エージェントの開発・実行・ガバナンスをエンドツーエンドでサポートし、安全に隔離されたサンドボックス、統一された ID と権限管理、実行ガバナンス、そして企業システムとの連携機能を通じて、エージェントを安全かつ制御可能で可視化された環境で継続稼働させ、真に企業の業務フローに組み込むことを実現します。

その中でも Sandbox は、エージェントが実際にタスクを実行する中核となる実行環境です。コードの実行やコマンド呼び出し、ブラウザ操作などのタスクはすべて独立したクラウド上のサンドボックス内で完結するため、個人の PC への依存を解消できます。

ローカル実行の限界に対応し、AgentKit Sandbox は以下の機能を備えています：

安全な隔離：microVM を基盤とした独立した実行環境により、コード・コマンド・ブラウザ操作を制御された空間内に制限します。

クラウドでの継続実行：タスクは個人の PC に依存しないため、ローカルでシャットダウンやネットワーク切断が発生しても、クラウド上での実行には影響しません。

オンデマンドな作成と回収：サンドボックスはタスクごとに作成でき、自動または手動による回收もサポートするため、長期的なリソース占有を抑制できます。

セッション状態の管理：タスク実行中は文脈やファイルの状態を再利用可能で、セッション終了後は環境を即座に解放します。

統一された ID 認証：ID と権限体系と連携することで、機密認証情報のハードコーディングやローカルへの散在に伴うセキュリティリスクを低減します。

このクラウド実行方式は、必ずしもリソースコストの増大を意味するわけではありません。例えば 2 vCPU / 4 GB の構成の場合、サンドボックスの利用料は時間あたり約 0.9 元で、秒単位での課金にも対応しています。5 人チームが毎日 1 人あたり 2 時間ずつ利用し、それを 1 ヶ月間継続した場合でも、計算リソースにかかるコストはおよそ 200 元程度です。

AgentKit を用いたクラウド上の DeepSeek Harness の 5 分セットアップ体験

事前準備：

• 火山引擎のアカウント登録と実名認証が完了していることを確認し、口座に未払いがない状態であることを確認してください。
• 火山方舟のモデルサービスを利用可能に設定済みであること。

手順

ステップ 1

AgentKit コンソールにログインし、案内に従って製品を有効化します。

コンソールの URL：

https://console.volcengine.com/AgentKit

ステップ 2

「サンドボックステンプレート」ページへ移動し、「サンドボックステンプレートの作成」をクリックします。

ステップ 3

以下の項目を重点的に設定し、他はデフォルト値のままにします。その後「送信」をクリックしてください。

• 基本情報 - タイプ：「Code Sandbox」を選択します。
• モデルとスキル設定：
• Coding Plan または Agent Pla を契約済みの場合は、該当するオプションを選択できます。
• 火山方舟のモデルサービスのみを有効化している場合は、「モデル広場」から選択してください。

手順 4

サンドボックスの作成を待ちます。通常は約 1 分程度で、ステータスが「実行中」に切り替わるまで待ってください。

手順 5

作成したサンドボックスの名前をクリックして「インスタンス管理」画面へ進みます。ここで新しいインスタンスを作成し、実行時間を 10800 秒に設定してください。

手順 6

「パブリックアクセスアドレス」をコピーし、ブラウザに貼り付けて開きます。

手順 7

これで DeepSeek Harness のクラウド環境へのデプロイが完了です。

ステップ 8

DeepSeek Harness でタスクを実行します。

タスク実行前に、成果物を永続保存したい場合は、まず火山エンジン TOS（オブジェクトストレージ）をマウントしてください。

火山エンジン TOS を有効化し、バケットを作成します。

Agent Kit のコンソールにアクセスし、[サンドボックステンプレート] → [インスタンス管理] → [構成情報] → [ストレージ] の順に進みます。"Bucket" 項目で、TOS に作成したバケットを選択するだけでマウントが完了します。

ステップ 9

DeepSeek Harness を使用してタスクを実行します。

入力するタスクの要件は以下の通りです。

実行内容：

ある EC 企業の過去 6 ヶ月分の販売データをシミュレーションしてください（対象項目：月、売上高、注文数、返品率、地域）。Python を用いてデータ分析を行い、HTML で可視化されたレポートを生成します。レポートには、主要指標を示すカード、売上の推移を表す折れ線グラフ、地域の構成比を示す円グラフ、そして自動で生成された分析結論を含めてください。最後に、作成した成果物を TOS にアップロードしてください。

手順 10

DeepSeek Harness を使用してタスクを実行します。

火山エンジン TOS に戻り、生成された成果物をダウンロードすれば、最終的な結果を確認できます。

深掘活用：「迅速な検証」から「企業生産へ」

エージェントが実際にチームや業務プロセスに組み込まれるようになると、以下のような新たなニーズに直面するようになります。

• 複数のコーディングエージェントの一元管理: 異なるプロジェクトや開発者ごとに分散しているエージェントを集中管理し、環境設定、構成ファイル、バージョン管理の重複や混乱を防ぎます。
• 長時間実行される開発タスクへの対応: コード生成、ビルド、テスト、デバッグなどのタスクをクラウド上で継続的に実行可能にし、ローカル端末の電源オフやネットワーク断絶の影響を受けにくくします。
• コードと認証情報のセキュリティ確保: コードリポジトリ、API キー、システム権限を一元的に管理し、エージェントによる操作履歴をすべて記録・監査可能にします。
• 実際の開発ワークフローへの統合: コードリポジトリ、CI/CD パイプライン、Issue トラッカーなどの開発ツールと連携させ、「コードの一部を書く」段階から、完全なソフトウェアエンジニアリングのプロセスへと進化させます。

こうした課題を解決するには、AgentKit が提供する本格的なエンタープライズ機能が不可欠です。AgentKit は、アイデンティティ管理、ツール統合、ランタイム環境、ガバナンスにわたるエンドツーエンドの能力を提供します。これにより、コーディングエージェントは安全で可観測性が高く、信頼性の高い環境下で開発タスクを継続的に実行できるようになり、「個人向けのコーディングデモ」から「企業レベルの AI 開発生産性」へと飛躍的な進化を実現します。

AgentKit の完全な機能と使用方法についてさらに詳しく知りたい場合は、記事末尾の「原文を読む」リンクをクリックし、AgentKit 公式サイトで詳細をご覧ください。

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