DeepSeek ra mắt DeepSeek Harness: Khung phát triển AI Agent mã nguồn mở với kiến trúc plugin linh hoạt

DeepSeek đã phát hành DeepSeek Harness v0.1 dưới dạng bản xem trước dành cho nhà phát triển (developer preview) và công bố toàn bộ mã nguồn theo giấy phép MIT. Dự án này được phân phối dưới tên dsh tại deepseek-ai/deepseek-harness. Harness là lớp trung gian giữa một mô hình và môi trường mà nó vận hành — bao gồm các công cụ, tệp tin, sandbox và vòng lặp điều khiển cho phép một tác nhân (agent) duy trì hoạt động. DeepSeek định nghĩa khái niệm này là Agent = Model + Harness. Hầu hết các harness hiện nay đều mã hóa cứng lớp này: vòng lặp tác nhân, trình đăng ký công cụ và kho lưu trữ phiên làm việc đều cố định, và việc mở rộng chỉ có thể thực hiện thông qua các hook mà tác giả đã cung cấp. Harness đi theo hướng ngược lại, như đã nêu trong những dòng đầu tiên của tệp README: mọi thứ đều là plugin. Các mô hình, công cụ, kỹ năng, phiên làm việc, sandbox, bộ lưu trữ, vòng lặp, lập lịch và giao diện người dùng (UI) đều nằm sau các ranh giới plugin Cordis, và bất kỳ thành phần nào trong số đó đều có thể được chọn, thay thế hoặc mở rộng trong cấu hình mà không cần thay đổi mã nguồn của Harness. Điều này biến nó thành một bộ công cụ để lắp ráp các môi trường thực thi tác nhân (agent runtimes) thay vì chỉ là một trợ lý lập trình cố định, và đó là lý do tại sao bản phát hành này quan trọng hơn cả thông báo về mô hình được ra mắt cùng thời điểm.

Nó có thể triển khai được không?

Có, nhưng với tư cách là cơ sở hạ tầng dành cho nhà phát triển, không phải là một sản phẩm tác nhân thương mại (production agent product). v0.1 là bản xem trước dành cho nhà phát triển.

Nhân Cordis

Harness chạy trên Cordis, một meta-framework có thiết kế được trình bày trong tài liệu "A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability". Nhân này xử lý việc gắn (mount), gỡ (unmount) plugin và các phụ thuộc. Các khả năng (capabilities) nằm trong các plugin, không nằm trong một lõi đặc quyền.

Các plugin bao gồm mô hình, công cụ, kỹ năng, phiên làm việc, sandbox, bộ lưu trữ, vòng lặp, lập lịch và giao diện người dùng. Các dịch vụ và sự kiện của Cordis cho phép chúng phối hợp với nhau. Nhà phát triển có thể chọn, thay thế hoặc mở rộng bất kỳ khả năng nào trong cấu hình mà không cần thay đổi mã nguồn của Harness.

Bốn chế độ thực thi

Standard là chế độ tác nhân lập trình đầy đủ: chỉnh sửa tệp, shell, tìm kiếm tệp và web, kỹ năng, lập kế hoạch, mục tiêu, tác nhân phụ và quy trình làm việc. Code mode cung cấp các công cụ đó thông qua Code Mode SDK, cho phép mô hình kết hợp các thao tác nhiều bước trong một chương trình TypeScript. Minimal giữ lại hai công cụ là bash bền vững và str_replace_editor, dùng để đánh giá (benchmark) các mô hình trong một môi trường tối giản. Creator mode bổ sung khả năng kiểm tra thời gian thực, thử nghiệm plugin trong bộ nhớ và hướng dẫn tạo các thiết lập sẵn (preset).

Mọi lượt chạy đều có thể truy vết

Mọi thứ mô hình nhìn thấy đều được ghi lại vào một nhật ký phiên làm việc chỉ cho phép ghi thêm (append-only). Điều này bao gồm các system prompt, suy luận, các lệnh gọi công cụ và kết quả, lập lịch tác nhân phụ và mọi ngữ cảnh được đưa vào (context injection). Chế độ xem Trajectory kiểm tra các bản ghi đó theo nguồn. Các tính năng Resume (tiếp tục), fork (phân nhánh), search (tìm kiếm) và replay (phát lại) đều hoạt động trên cùng một luồng sự kiện. Hầu hết các framework tác nhân đều ghi lại các lệnh gọi công cụ; việc ghi lại mọi ngữ cảnh được đưa vào là điểm khác biệt mạnh mẽ hơn ở đây.

Định tuyến mô hình (Model routing) cũng là một plugin

Trong phần Settings → Models, khóa API của DeepSeek sẽ có hiệu lực ngay ở yêu cầu tiếp theo mà không cần khởi động lại máy chủ. Danh mục đã cài đặt cho phép thêm các nhà cung cấp như Anthropic và OpenAI thông qua khóa API. Bedrock, Vertex, Azure và Codex cần các thông tin xác thực gốc: lần lượt là thông tin xác thực AWS và vùng (region), dự án ADC, api-version và OAuth. Các nhà cung cấp tùy chỉnh chấp nhận bất kỳ URL cơ sở và giao thức nào tương thích với OpenAI. Các khóa chỉ được ghi và lưu trữ trong $DSH_HOME/.credentials.yaml; cài đặt chỉ giữ lại tham chiếu đến thông tin xác thực.

Cách chạy

Lệnh npx @deepseek-ai/dsh web sẽ khởi chạy giao diện Web UI, mặc định tại http://127.0.0.1:3080. Từ bản checkout: git clone, pnpm install, pnpm run build, sau đó là pnpm dsh web. Một SDK Python được cung cấp dưới tên deepseek-harness-sdk và yêu cầu Python 3.10 trở lên, trên Linux x64, Linux arm64 hoặc macOS 14+ trên arm64. Môi trường thực thi đi kèm của nó không yêu cầu Node.js của hệ thống.

Những điểm chính cần lưu ý

Hãy xem trang sản phẩm DeepSeek Harness, kho lưu trữ GitHub, tài liệu dành cho nhà phát triển, thông báo của DeepSeek trên X và Cordis. Ngoài ra, hãy thoải mái theo dõi chúng tôi trên Twitter và đừng quên tham gia cộng đồng 150k+ ML SubReddit của chúng tôi cũng như đăng ký nhận bản tin (Newsletter). Khoan đã! Bạn có dùng Telegram không? Bây giờ bạn cũng có thể tham gia cùng chúng tôi trên Telegram.

Bạn cần hợp tác với chúng tôi để quảng bá kho lưu trữ GitHub, trang Hugging Face, bản phát hành sản phẩm hoặc hội thảo trực tuyến (webinar), v.v.? Hãy kết nối với chúng tôi.

Asif Razzaq là CEO của Marktechpost Media Inc.. Là một doanh nhân và kỹ sư có tầm nhìn, Asif cam kết khai thác tiềm năng của Trí tuệ nhân tạo vì lợi ích xã hội. Nỗ lực gần đây nhất của ông là ra mắt nền tảng truyền thông về Trí tuệ nhân tạo, Marktechpost, nổi bật với việc đưa tin chuyên sâu về các tin tức học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) vừa đảm bảo tính kỹ thuật, vừa dễ hiểu đối với đông đảo khán giả. Nền tảng này tự hào với hơn 2 triệu lượt xem hàng tháng, minh chứng cho sự phổ biến của nó đối với độc giả.