DeepSeek выпустила версию 0.2 DeepSeek Harness (DSH) — харнесса агентов компании с открытым исходным кодом — в публичном превью. Обновление, анонсированное 29 сентября, впервые предлагает фреймворк в виде готовых настольных установщиков; сборки для macOS на Apple silicon и 64-битной Windows доступны на официальном сайте Harness.

Релиз вышел примерно через семь недель после первого превью для разработчиков v0.1, запущенного 13 августа, и вслед за сборками превью приложения на Electron, замеченными в обновлениях на сервере DeepSeek ранее на этой неделе, до официального анонса.

Построенный на архитектуре Cordis «всё является плагином», DeepSeek Harness может работать как настольное приложение или как веб-интерфейс, запускаемый из кода, причём для последнего требуется только Node.js — установка, которую установщики v0.2 впервые делают необязательной. Фреймворк позиционируется как готовая к использованию среда для запуска ИИ-агентов в нескольких областях: повседневные офисные задачи, такие как организация файлов, анализ данных, составление документов и создание презентаций; задачи разработки ПО, включая исследование репозиториев, исправление ошибок и выполнение тестов; исследовательская работа с проверкой источников; и фоновые задания, такие как пакетная обработка.

DeepSeek описывает Harness как наиболее широко используемого агента для кодинга среди пользователей своего официального API моделей по числу ежедневных активных пользователей и сессий, признавая при этом, что продукт находится на ранней стадии.

Что нового: управление плагинами, автоматизация и переработанная работа с файлами

Центральный элемент v0.2 — отдельная страница установки и управления плагинами. Ранее расширение Harness требовало работы с командной строкой; теперь пользователи могут устанавливать плагины, просто вводя имя npm-пакета — изменение, снижающее технический порог расширения агента, — а также отключать, удалять и просматривать описание и источник каждого плагина в едином интерфейсе.
Обновление поставляется с шестью официальными плагинами — Agent Teams, голосовой ввод, Shell, Agent Loop, Subagent и Web Search — и представляет экспериментальный режим Creation, в котором пользователи описывают желаемый плагин в диалоге, а Harness автоматически пишет или изменяет его. Вновь созданные плагины вступают в силу немедленно и появляются в менеджере. DeepSeek сообщает, что примерно 60% пользователей Harness используют сторонние плагины — такой уровень зависимости от расширений сообщества объясняет планы компании по запуску официального маркетплейса плагинов вместе с более стабильным API плагинов, рассчитанным на меньше критических изменений.

Версия 0.2 также добавляет встроенный плагин задач автоматизации, включаемый со страницы плагинов, который превращает повторяющуюся работу в запланированные задачи с историей запусков, настраиваемой частотой и редактируемыми инструкциями. По данным практического обзора технологического издания ifanr, запланированные задачи продолжают выполняться даже после закрытия приложения. Страница плагинов перечисляет в общей сложности четыре экспериментальные функции: agent teams, автоматическая проверкаизации, задачи автоматизации и голосовой ввод — последний загружает локальный пакет распознавания речи объёмом около 1 ГБ на базе SenseVoice, оставляя обработку речи на устройстве пользователя.

Помимо упаковки, релиз существенно перерабатывает отображение файлов, предпросмотра содержимого и изменений кода. Пользователи могут передавать Harness документы, таблицы или PDF для анализа и построения диаграмм или запрашивать изменения проекта с выполнением кода. Сгенерированные файлы и каждый раунд изменений кода собираются в диалоге, боковая панель предпросматривает файлы и диффы, а результаты можно открывать в локальных приложениях. Пользователи также могут управлять тем, насколько виден рабочий процесс агента.

В дальнейшем дорожная карта DeepSeek включает более надёжную песочницу с улучшенной безопасностью, расширенные agent teams, персонализированную долгосрочную память, автоматизацию браузера и GUI, удалённый и мобильный доступ, а также обмен сессиями с многопользовательским сотрудничеством. Компания также сообщила, что будет оптимизировать будущие модели специально для производительности в среде Harness.

Источник: Metaverse Post