A
Agent harness
DeepSeek Harness は DeepSeek AI が開発するオープンソースの Agent harness です。Cordis ベースの構造で Agent loop、モデル adapter、ツール、永続化をプラグインから構成し、現在は開発者プレビュー段階です。
すべての Agent
提供元 · DeepSeek
DeepSeek Harness
DeepSeek Harness をクラウド Workspace で実行する
ローカルで Runtime 全体を組み立てず、DeepSeek の Plugin 型 harness を評価できます。Agent.Space が周辺のプロジェクト Workspace を提供し、利用可能な Model と制御項目は製品画面に現在表示される内容を基準とします。
Agent.Space で DeepSeek Harness を使う01 · Harness か Model か
選んでいるレイヤーを見分ける
B
基盤となる Model
DeepSeek Harness は Agent の Runtime とワークフロー層であり、DeepSeek Model 自体ではありません。Plugin 型の仕組みがタスクの実行方法を制御し、互換 Model は別に選びます。公式が developer preview のため、Agent.Space は意図的に範囲を絞った接続を提供しています。
02 · 2 つの実行方法
公式製品か Agent.Space Workspace か
公式の実行方法
DeepSeek Harness
公式の developer preview 経路では DeepSeek Harness と Plugin 指向の Cordis Runtime を直接使います。開発者は設定と実験を細かく制御できますが、変化中の Runtime と互換性も自分で管理します。
DeepSeek Harness の公式プレビューを見るAgent.Space での実行方法
DeepSeek Harness × Agent.Space
Agent.Space は制御された自動化 transport で DeepSeek Harness に接続し、確定したテキスト応答を受け取ります。Workspace が共有プロジェクト境界となり、利用可能なモデルは DeepSeek という名称から推測せず Agent.Space から提供されます。
Agent.Space で DeepSeek Harness を使う03 · タスクとの相性
名前ではなく仕事内容で選ぶ
適しているタスク
- 組み合わせ可能な Agent 実行スタックで範囲の明確な開発タスクを行う。
- Runtime をローカルで組み立てずにプラグイン型 harness を評価する。
- 同じ Workspace タスクを異なる harness で比較する。
別の選択肢が適する場合
- 長期的な互換性が保証された本番向けの安定インターフェースが今すぐ必要である。
- 現在の Agent.Space 接続で画像入力またはユーザー追加の MCP Server が必要である。
- すべての Cordis Plugin、実験モード、上流 Runtime の詳細を直接管理したい。
04 · 現在の製品範囲
Agent.Space が現在サポートすること
ここで説明するのは Agent.Space の現在の連携範囲であり、上流ベンダーの全機能ではありません。利用できる Agent、Model、制御項目は Workspace の画面を確認してください。- 01
DeepSeek Harness はまだ developer preview です。Agent.Space では動作と互換性が変わり得る実験的な選択肢として扱います。
- 02
現在の制御された自動化接続はテキストを受け取り、テキストを返します。この接続ではユーザー追加の MCP Server を受け付けません。
- 03
Workspace に現在表示される互換 Model と制御項目のみ対応します。上流の Plugin やモードは自動では再現されません。
05 · Workspace ワークフロー
範囲を定めたタスクからレビュー可能な結果まで
成熟した本番パイプラインの置き換えではなく、制御された評価に使ってください。タスクを小さくし、結果の証拠を確認しやすくします。
- 01
評価用 Workspace を作る
期待結果と許容リスクが明確で、変更を簡単に確認または破棄できるプロジェクトを選びます。
- 02
DeepSeek Harness を選ぶ
Agent.Space が現在表示する互換 Model から選び、開始前にプレビュー状態を確認します。
- 03
小さなテキストタスクを実行する
入力と成功条件を明確にし、未対応のマルチモーダルや MCP の手順には依存しないようにします。
- 04
証拠を評価する
Session の応答と Workspace ファイルを確認し、結果を記録して、必要なら重要な後続作業を安定した Agent に移します。
06 · Agent 別 FAQ
始める前に確認したいこと
Agent.Space 内でこの Agent を選ぶ際に重要となる実務上の違いです。
一つの Space から
制御された Workspace で DeepSeek Harness を評価する
小さなテキストタスクから始め、実際の結果を確認し、実験的な作業を安定性が必要なワークフローと分けて扱います。