Harness - это слой между LLM и реальной работой: инструменты, terminal, permissions, память, tool loop и правила обработки ответов.
У
deepseek-harness есть Python-библиотека, CLI dsh, MCP-сервер и интеграция в формате Anthropic Skill. Проект документирует особенности протокола DeepSeek V4-Pro/V4-Flash и автоматически обрабатывает проблемные места вроде reasoning_content, parallel tool calls, streaming и context limits.Например:
pip install deepseek-harness-cli
Ключевая идея очень актуальна для agent engineering:
одна и та же модель с разным harness может вести себя как совершенно другой агент.
Модель отвечает за интеллект.
Harness - за то, сможет ли этот интеллект стабильно работать с инструментами и длинными workflow.
Вот полезный гайд, где собрали большой разбор проекта: 23 секции, от запуска за минуту до архитектуры и теории Cordis.
Что особенно интересно:
архитектура максимально модульная - компоненты можно заменять плагинами;
проект model-agnostic и работает с OpenAI-compatible API;
под harness лежит Cordis - отдельная формальная модель безопасного самоизменения программ;
можно менять не только tools, но даже логику, которая решает, что агент должен делать дальше;
проект пока developer preview, поэтому breaking changes ожидаемы
Разбор: https://helmcode.com/deepseek-harness