DeepSeek、プラグイン型エージェントランタイム「DeepSeek Harness」をオープンソース化
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DeepSeek が開発者向けエージェントランタイム「DeepSeek Harness」をオープンソース化し、コア機能すべてをプラグイン化して拡張性を高めた。
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AI NEW LABで論点を見るAI深層分析を開く2026年8月14日 02:57
AI深層分析
キーポイント
完全プラグインアーキテクチャの実現
モデルアダプター、ツールレジストリ、セッションログ、エージェントループ自体がすべてプラグインであり、それぞれを交換可能にする設計を採用している。
Cordis メタフレームワークの採用
時空間的な合成性を重視する「Cordis」というメタフレームワークに基づき、コンポーネントの動的な追加・削除や相互依存関係を容易にする仕組みを提供している。
4 つの運用モードとログ機能
標準、最小限、コード生成、クリエイターという 4 つのプリセットモードを備え、すべてのモデル入力情報を記録する追加型セッションログをコア機能として実装している。
厳格なサンドボックスとモデル非依存性
Linux Landlock や macOS Seatbelt を活用した厳格なサンドボックスにより、安全性を確保している。DeepSeek のモデルに縛られず、Anthropic や OpenAI などの主要プロバイダーやカスタムゲートウェイに対応する。
外部プラグインと既存ツールの連携
公式リポジトリへのプルリクエストは受け付けておらず、コミュニティによるプラグイン開発を推奨している。Claude Code や Codex などの既存ツールとの互換性ブランチも提供されている。
重要な引用
"everything is a plugin"
"no privileged core to patch"
"meta-framework for spatiotemporal composability"
"We are sorry that we cannot accept external pull requests at the moment."
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編集コメント
「すべてをプラグインにする」という理念は、複雑化する AI エージェント開発の課題に対して非常に革新的なアプローチである。特にコア部分をパッチ適用で拡張する従来の手法から脱却し、動的合成を前提とした設計は、今後のエージェントエコシステムの標準となる可能性を秘めている。
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DeepSeek は木曜日、開発者向けの新しいエージェントランタイム「DeepSeek Harness」をオープンソース化しました。
この Node.js ベースのハネスは現在、GitHub で開発者プレビュー版として公開されており、MIT ライセンスの下で利用可能です。
明らかに、この新ハネスには大きな関心が集まっています。公開から数時間以内にリポジトリのスター数は 33,000 を突破し、その数はさらに急増しています。すでにコミュニティによるプラグインが多数開発され、活発なエコシステムを形成しています。
DeepSeek ハネスが他と決定的に異なる点は、「すべてがプラグインである」という点です。これは DeepSeek 自身が掲げるスローガンですが、チームはこれを文字通り受け止めています。モデルアダプター、ツールレジストリ、セッションログ、そしてエージェントループそのものまで、すべてがプラグインとして実装されており、それぞれを自由に交換可能です。
imageDeepSeek Harness のプラグイン。クレジット:DeepSeek。
プロジェクトのドキュメントには「パッチ適用のための特権コアは存在しない」と記載されています。つまり、ハネスを拡張するとは、既存のプラグインの隣に新しいプラグインをマウントするだけのことです。
全体のアーキテクチャは、空間的・時間的な構成を可能にする「メタフレームワーク」である Cordis を基盤としています。この名称を聞くと難しそうに思えるかもしれませんが、実際にはそれほど複雑な話ではありません。核となるアイデアは、現代の AI ハーネスのようなソフトウェアツールが動的な組み合わせを必要とする点です。つまり、システムの一部に影響を与えることなくコンポーネントを容易に追加・削除でき、かつ各コンポーネント同士が簡単に連携し、互いの依存関係を理解できる仕組みが求められます。
北京大学と DeepSeek の研究者 3 名による最近の論文でこの概念がより詳細に説明されており、これが Cordis と DeepSeek ハーネスの基礎となっています。
4 つのモード、1 つのモデル
ハーネスには標準的なプリセットが 4 つ用意されています。Standard モードでは、開発者はファイルシステムツールやシェルアクセス、ウェブ検索機能、サブエージェント、そしてプランニング機能を備えた完全なコーディングエージェントを利用できます。一方、Minimal モードは bash と str_replace_editor の 2 つのツールにまで絞り込んでいます。
Code モードは、モデルがツールにアクセスする方法を変更します。個々の関数呼び出しとしてツールを公開するのではなく、TypeScript SDK を生成してモデル側でプログラムを書けるようにします。これにより、本来なら 5 回の往復が必要だった処理も、単一の呼び出しで実行可能になります。
4 つ目のプリセットである Creator モードは、独自のエージェントプリセットを作成したい開発者向けです。Standard モードの機能をすべて継承しつつ、ランタイムでの検査機能やプラグイン実験、プリセット作成のガイダンスが追加されています。
モデルが見るすべての情報がログに記録されます
ハッシュの別の重要な機能は、セッションログが書き込み専用(append-only)で保持される点です。モデルへのリクエストに至るすべての事象は、このログから再構築可能でなければなりません。
つまり、会話履歴は単なる実装上の詳細ではありません。再開(resume)、フォーク(fork)、再生(replay)、トランスクリプト、テレメトリ、Web UI といったコア機能はすべて、この単一のイベントストリームに基づいています。したがって、モデルが認識できる新しい入力タイプを追加する場合は、必ず新しいセッションイベントとして実装する必要があります。
エージェントのサンドボックス化も同様に厳格です。これは、いかなるエージェントハッシュにも求められる要件です。ローカルバックエンドは、DeepSeek が開発した Node アドオンを通じて Linux の Landlock や macOS の Seatbelt、あるいは Windows の ACL 制限付きトークンランナーでサブプロセスをラップします。
image エージェントのログ記録。クレジット:DeepSeek。
他社のモデルも利用可能
このハッシュが DeepSeek のモデルに縛られているわけではないことを強調しておく価値があります。実際、プロバイダーカタログには Anthropic、OpenAI、AWS Bedrock、Microsoft Azure、Google の Gemini Enterprise Agent Platform(ドキュメントではまだ Vertex と呼ばれている)に加え、DeepSeek 自身のエンドポイントも含まれています。また、他の推論プロバイダー向けに OpenAI 互換のゲートウェイを独自に追加するオプションもあります。
このハネスには、Anthropic の Claude Code や OpenAI の Codex へ直接作業を委譲するためのサブエージェントプロバイダーが 2 つ同梱されています。これらはホストの PATH から各製品のバイナリを解決するため、ユーザー側でインストールとログイン情報を提供する必要があります。ただし、両方ともデフォルトでは無効になっています。
DeepSeek はまた、既存の hooks.json ファイルをハネス独自のインターセプトポイントに対して実行するためのブリッジも用意しています。これはどちらの製品でも動作しますが、README には「より良い設計」というよりは「互換性のあるパス」として位置づけられています。
さらに MCP クライアントや Agent Client Protocol のサポートも備わっており、AGENTS.md や CLAUDE.md ファイルの読み込みにも対応しています。
プルリクエストはまだ受け付けていません
プロジェクトへの貢献については、「現時点では外部からのプルリクエストを受け付けることはできません」と DeepSeek は明記しています。その代わりに、GitHub Discussions での議論や、プラグインの開発を提案しています。
同社は公式リポジトリのパッケージがコミュニティ製よりも本質的に重要であるとは考えておらず、読者に対して「これはアイデアの提示であり、公式のショーケース、そしてインスピレーションの源ですが、私たちが強制するものではありません」と捉えるよう呼びかけています。
現在ではハネスは至る所にあり、主要な研究機関はどこもコーディングエージェントをリリースしています。中国のラボに目を向けると、Alibaba の Qwen Code や ByteDance の Trae Agent は 2025 年半ばに登場し、その後に Moonshot の Kimi CLI が同年 10 月、Zhipu の ZCode が 7 月に続々とリリースされました。
DeepSeek は、この分野における自社のプラグインアーキテクチャが最大の差別化要因であると確信しているようだ。競合他社の多くはオープンソースであるにもかかわらず、新しいハッチスに対する初期の反応を見ると、競争が激しい中でも開発者が求めている何かを DeepSeek は見つけた可能性があることがうかがえる。
「DeepSeek がプラグインとして何でも扱えるエージェント・ハッチスをオープンソース化した」という記事は、The New Stack で最初に公開された。
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DeepSeek on Thursday open sourced the DeepSeek Harness, a new agent runtime for developers.
The Node.js-based harness is now available on GitHub as a developer preview and under an MIT license.
Clearly, there is some interest in the new harness. Within only a few hours, the repo picked up more than 33,000 GitHub stars, and that number is climbing quickly. Theirs is already a thriving ecosystem of community plugins.
What sets the DeepSeek harness apart is that “everything is a plugin,” as DeepSeek puts it. And the team takes that quite literally. The model adapter, the tool registry, the session log, and the agent loop itself are all plugins — and each one is replaceable.
imageDeepSeek Harness plugins. Credit: DeepSeek.
There’s “no privileged core to patch,” the project’s documentation notes, so extending the harness simply means mounting a plugin beside the others.
The overall architecture is based on Cordis, a “meta-framework for spatiotemporal composability.” To some degree, that sounds more complicated than it is. The core idea here is that software tools like modern AI harnesses require dynamic composition, meaning it needs to be easy to add and remove components without affecting the rest of the system — and those components need to be able to easily interact and understand how they depend on each other.
A recent paper by three researchers from Peking University and DeepSeek explains this in more detail and forms the basis of Cordis and the DeepSeek Harness.
Four modes, one model
The harness itself ships with four presets. Standard mode gives developers the full coding agent, with filesystem tools, shell access, web search capability, subagents, and a plan mode. On the other end, Minimal strips this down to only two tools, bash and str_replace_editor.
Then there is Code mode, which changes how tools reach the model. Rather than exposing those tools as individual function calls, it generates a TypeScript SDK and lets the model write a program against it, so a sequence that would otherwise take five round trips runs as a single call.
The fourth preset, Creator mode, is meant for developers who want to create custom agent presets. It inherits all of the features of the Standard mode and adds runtime inspection, plugin experiments, and preset-authoring guidance.
Everything the model sees gets logged
Another core feature of the harness is that it keeps an append-only session log. Anything that reaches a model request has to be reconstructable from that log.
This also means that the conversation history is not just an implementation detail. Instead, core features like resume, fork, replay, transcripts, telemetry, and the web UI are all based on this single event stream. Adding any new kind of model-visible input therefore means adding a new session event.
The agent sandboxing is similarly strict — as it should be for any agent harness. The local backend wraps subprocesses in Linux Landlock through a Node addon DeepSeek wrote, macOS Seatbelt, or a Windows ACL restricted-token runner.
imageAgent logging. Credit: DeepSeek.
Someone else’s model
It’s worth stressing that nothing in the harness ties it to DeepSeek’s models. Indeed, the provider catalog covers Anthropic, OpenAI, AWS Bedrock, Microsoft Azure and Google’s Gemini Enterprise Agent Platform (though the documentation still calls it Vertex), alongside DeepSeek’s own endpoint. There is also the option to add custom OpenAI-compatible gateways for other inference providers.
What’s interesting is that the harness also ships with two subagent providers to delegate work directly to Anthropic’s Claude Code and OpenAI’s Codex, resolving each product’s binary from the host PATH so the user supplies the install and the login. Both ship switched off by default.
DeepSeek also ships bridges that run a user’s existing hooks.json from either product against the harness’s own interception points, which the README describes as a compatibility path rather than the better design.
There’s also an MCP client, Agent Client Protocol support, and the harness can read AGENTS.md and CLAUDE.md files.
No pull requests (yet)
As for contributing to the project, DeepSeek currently notes that “We are sorry that we cannot accept external pull requests at the moment.” Instead, it points would-be contributors to GitHub Discussions and to building plugins instead.
The company says it doesn’t consider packages in the official repository inherently more important than community ones, and that readers should treat the repo as “an idea, an official showcase, and a source of inspiration, but not a mandate from us.”
At this point, harnesses are everywhere, of course, and every major lab ships a coding agent now. Among the Chinese labs, Alibaba’s Qwen Code and ByteDance’s Trae Agent both launched in mid-2025, with Moonshot’s Kimi CLI following that October, and Zhipu’s ZCode arriving in July.
DeepSeek clearly believes that its plugin architecture is the major differentiator here, though, and while most of the competition is open source, the early reaction to the new harness shows that even though there’s plenty of competition, DeepSeek may have hit upon something here that developers are looking for.
The post DeepSeek open sources an agent harness where everything is a plugin appeared first on The New Stack.
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