DeepSeek Harness の使い方：インストール、初期設定、最初のエージェント実行まで
1 コマンドで済ませたい人向けの答え： Node.js が入っていれば、次のコマンドで DeepSeek Harness が Web UI 付きで起動します。
npx @deepseek-ai/dsh webサーバーは http://127.0.0.1:3080 で起動し、ブラウザが自動的に開きます。そこから先は、Settings → Models で API キーを貼り付け、Choose workspace でプロジェクトのフォルダを指定し、最初のタスクを渡すだけです。ループ全体はこれで終わりです。以降では各ステップをもう少し詳しく見ていき、4 つのランタイムモードと、リリース 2 週間で GitHub スター 196k を超えた本当の理由であるプラグインエコシステムを扱います。
このガイドに載っているコマンドと設定は、2026年8月26日時点で取得した公式 README、deepseek.com/harness、および開発者向けドキュメントに基づいています。DeepSeek Harness は developer preview（開発者向けプレビュー） であり、チーム自身が breaking change が続くと明言しています。以下の記述と実際が食い違う場合は、本記事を含むどのチュートリアルよりも リポジトリの README (opens in a new tab) を信頼してください。
DeepSeek Harness とは何か
DeepSeek Harness（dsh）は、2026年8月13日に MIT ライセンスで公開された DeepSeek のオープンソース エージェントフレームワークです。 設計スローガンは「Everything is a Plugin」で、これは文字どおりの意味です。モデル、ツール、スキル、セッション、サンドボックス、ストレージ、エージェントループ、スケジューリング、さらには UI まで、すべてがオープンソースのプラグインランタイム Cordis (opens in a new tab) 上で動くプラグインです。フレームワーク本体のソースに触れることなく、設定だけでこれらを差し替えたり組み替えたりできます。
このアーキテクチャからは、実用上 2 つの帰結が導かれます。
- そのままでコーディングエージェントとして使える — ファイル編集、シェル、検索、ワークフロー計画がデフォルトの Standard モードに同梱されているため、Claude Code や OpenCode と同じ感覚で使えます。
- 自分のエージェントを作るためのシャーシでもある — 別のサンドボックス、別のモデルルーター、別のループが欲しいなら、アプリケーションを fork するのではなく、該当するプラグイン 1 つを差し替えます。
モデルが見たものはすべて、追記専用のセッションログに書き出されます。システムプロンプト、推論、ツール呼び出しとその結果、サブエージェントのスケジューリング、あらゆるコンテキスト注入まで含みます。挙動のおかしいエージェントをデバッグしようとして、実際に何を見ていたのかの記録がまったくない、という経験があるなら、この 1 つの機能だけでもこのプロジェクトが初速を得た理由の多くが説明できます。
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ステップ 1 — インストール
前提条件は Node.js だけ。 公式のクイックスタートが想定しているのは、PATH 上で動く node/npx のみで、それ以外はありません。
パス A — npm（最初に試すならこちら）:
npx @deepseek-ai/dsh webnpx は初回実行時にパッケージをダウンロードするため、最初の起動は 2 回目以降よりも明らかに時間がかかります。ブラウザのウィンドウを開かずにサーバーだけ動かしたい場合（リモートマシン上などで）は --no-open を付けます。
npx @deepseek-ai/dsh web --no-openパス B — ソースから（プラグインを作りたい、または main を追いたい場合）:
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git
cd deepseek-harness
pnpm install
pnpm run build
pnpm dsh webどちらを選ぶべきでしょうか。
| あなたの状況 | 選ぶもの | 理由 |
|---|---|---|
| とりあえず試す、通常の利用 | npx | セットアップ不要で、常に公開済みビルドを取得できる |
| プラグインを書く / 改造する | ソース | 開発対象となるワークスペースが必要 |
| breaking change に備えて固定したい | npx @deepseek-ai/dsh@<version> | developer preview は変化が速い。バージョンを固定しておけば、動いている環境が動いたままになる |
| ベンチマーク / CI | ソース＋Minimal モード | 再現可能なビルドと、2 ツールだけの最小ランタイム（下のモード一覧を参照） |
ステップ 2 — モデルを接続する
Web UI はモデルが未設定の状態で起動します。使える状態にするには次のようにします。
- Settings → Models を開く。
- platform.deepseek.com (opens in a new tab) の認証情報を貼り付ける（別の対応プロバイダーでも可。モデル設定ページに代替プロバイダーの説明があります）。
- 保存する。公式ドキュメントによれば、サーバーを再起動しなくてもモデルのルートはすぐに利用可能になります。
モデルも他のすべてと同じくプラグインなので、プロバイダーの選択はインストール時の決定ではなく設定上の決定になります。これは、今はひとつのベンダーに標準化しつつ、後で切り替える選択肢を残しておきたいチームにとって重要です。ハーネス型アーキテクチャの狙いは、経路の切り替えが設定の編集で済むという点にあります。
ステップ 3 — ワークスペースを選んで最初のタスクを実行する
- Web UI で Choose workspace をクリックし、プロジェクトのディレクトリを追加する。
- セッションを開始する。
- 何かを編集させる前に、まずは読み取りのみのタスクを与える。公式クイックスタート自身の提案が良い例です。
「このリポジトリを要約し、主要なパッケージを特定して」
エージェントはファイル操作、コマンド実行、タスクの委譲、ワークフロー計画に対応しており、アクションの前には承認プロンプトが出ます。最初のセッションはキャリブレーション実行だと考えてください。破壊的な権限を与える前に、正しいワークスペースを読んでいるか、承認プロンプトが出るか、セッションログに起きたことが記録されているかを確認します。これは、どのターミナルエージェントに対しても私たちが勧めている同じ作法です（Codex での同等の手順は Codex の使い方 を参照）。
4 つのランタイムモードと、それぞれが適する場面
DeepSeek Harness には 4 つのランタイムプリセットが同梱されています。この表は、多くのチュートリアルが飛ばしてしまう意思決定そのものです。
| モード | 内容 | 使いどころ |
|---|---|---|
| Standard | フル機能のコーディングエージェント。ファイル編集、シェル、検索、ワークフロー | デフォルト。日々のコーディングエージェント作業 |
| Code | Standard に加えて、多段階の操作をモデル生成の TypeScript でオーケストレーション | ツール呼び出しを 1 回ずつ積み上げるのではなく、モデルにプログラム的に操作を組み立てさせたい長いリファクタやパイプライン |
| Minimal | ツールは bash とエディタの 2 つだけ | モデルを公平にベンチマークする、またはプラグインのノイズなしでバグを再現する |
| Creator | ランタイムの検査とプラグインの実験機能を追加 | プラグイン開発。ランタイムが実際に何をしているかの確認 |
有用な捉え方はこうです。Standard はエージェントを使うため、Creator はエージェントを変えるため、Minimal はモデルを測るためのモードです。 DeepSeek のモデルが自分のワークロードに耐えるかを評価したいなら、Minimal モードが誠実なテスト方法になります。ハーネスが手助けをやめるので、素のモデルが見えます。
プラグイン：本当のレバレッジがある場所
このプラグインエコシステムは、私たちが追跡してきたどのエージェントフレームワークよりも速く成長しています。2026年8月26日時点で、GitHub の dsh-plugin トピック (opens in a new tab) には 11,944 件の公開リポジトリ が並んでいます。リリースからわずか 2 週間後の数字です。
現時点のスター数順に、知っておく価値のあるスターターパックを挙げます。
| プラグイン | スター数 | 内容 |
|---|---|---|
| awesome-dsh-plugin (opens in a new tab) | 12.8k | キュレーションされた索引。エコシステムを見て回るならまずここから |
| open-design | 91.6k | AI デザイン：プロトタイピング、ランディングページ、ダッシュボード、HTML/PDF/PPTX エクスポート |
| ruflo | 69.4k | 適応的メモリと RAG を備えたマルチエージェント swarm の協調 |
| DeepSeek-Reasonix | 35.2k | DeepSeek モデル向けにチューニングされたターミナルベースのコーディングエージェント |
| OpenViking | 33.4k | 自己進化するコンテキストデータベース：エージェントのメモリ、知識、スキル |
| distilly | 24k | 専門知識を再利用可能なエージェントスキルに変換 |
| WeKnora | 20.7k | ドキュメント → クエリ可能な RAG ナレッジベース |
| dsh-desktop | 20.4k | DSH エコシステム向けのデスクトップアプリ |
見つけ方の慣習として、プラグインは GitHub の dsh-plugin トピックを自分でタグ付けします。そのため現状ではこのトピックページが、パッケージインデックスに最も近い存在です。ただし入れ替わりは激しいと考えてください。生後 2 週間のエコシステムにおけるスター数が測っているのは注目度であって、成熟度ではありません。重要なものに組み込む前に、そのプラグインが実際にメンテナンスされているか issue を確認してください。
公式ドキュメントがまだカバーしていないこと（正直なギャップ）
これは developer preview であり、ドキュメントは所々薄いです。執筆時点では次のような状況です。
- クイックスタートのページはインストール手順を README に委ねています。 ここに書かれた手順とドキュメントの手順が食い違う場合、正典は README です。
- 設定ファイルのフォーマットに関する記述が不足しています。 モデル設定は Web UI（Settings → Models）から行います。ファイルベースで再現可能な設定が必要なら、プラグインのソースか、CLI モードについては
apps/cliの README を読むことになるでしょう。 - ハーネス自体の価格ページは存在しません。 フレームワークは MIT ライセンスで無料であり、コストは接続したモデル API（DeepSeek プラットフォームの料金、または他プロバイダーの料金）だけです。
- breaking change は「起こりうる」ではなく「起こると約束されている」ものです。 今月これの上に長く使うものを作るなら、バージョンを固定してください。
このガイドには、意図的にトラブルシューティング一覧を入れていません。生後 2 週間のプレビューの失敗パターンは週ごとに変わり、チュートリアルから古いエラー対処をコピーすることは、防げる問題より多くの被害を生みます（OpenCode のエコシステムが すでに学んだ教訓 です）。エラーに遭遇したときに役立つのは、リポジトリの GitHub Discussions とプロジェクトの Discord です。
現在のエージェント地図における DeepSeek Harness の位置
これに決め打ちする前に他のエージェントと比較したいなら、要約は次のとおりです。
- DeepSeek Harness は 再構成可能性 に最適化されています。どの部分でも差し替えられ、すべてを検査でき、MIT ライセンスのシャーシです。
- Claude Code / Codex 系のプロダクト は、洗練され、思想の明確なエンドツーエンド体験に最適化されています。その分野は 2026年の AI コーディングツールまとめ が、より広い市場は ベスト Vibe Coding ツール が扱っています。
- ランタイム中心のフレームワーク、たとえば Hermes Agent は「ランタイムを自分で持つ」という似た領域にいます。Hermes Agent vs OpenClaw のアーキテクチャ比較はほぼそのままここにも当てはまり、dsh は明確にランタイム側に位置します。
- DeepSeek という企業とそのモデルの背景については DeepSeek と他の中国製 LLM の比較 を参照してください。
ひとつ線を引いておく価値があります。DeepSeek Harness は汎用のコーディングエージェントです。日々の仕事がリポジトリではなく Jupyter Notebook と DataFrame なら、リポジトリ向けエージェントを .ipynb の JSON に向けるより、カーネルの状態を直接操作する Notebook ネイティブなエージェントの方が適しています。それこそが RunCell (opens in a new tab) が解こうとしている問題であり、リポジトリ型エージェントと Notebook 型エージェントの違いは Jupyter AI RunCell で扱っています。
FAQ
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