DeepSeek Harness 시작하기: 4가지 모드와 플러그인 경계

격리된 폴더에서 DeepSeek Harness를 시작하고 Standard, PTC, Minimal, Creation을 구분한 뒤 플러그인 권한을 점검합니다.

DeepSeek Harness는 모델, tools, skills, session, sandbox, storage, agent loop, scheduling, UI를 교체 가능한 플러그인으로 조합하는 open-source agent 환경입니다. DeepSeek는 이 프로젝트를 Developer Preview로 표시합니다. 따라서 첫 목표는 production repository 도입이 아니라 격리된 폴더에서 추적 가능한 run 하나를 완료하는 것입니다.

custom API endpoint로 모델을 연결하려면 플러그인을 설치하기 전에 protocol, Base URL, authentication을 확인해야 합니다. BetterToken.ai는 custom Base URL을 받는 도구를 위한 OpenAI-compatible 및 Anthropic-compatible interface를 제공하지만, 이것이 모든 Harness 플러그인과의 호환성을 의미하지는 않습니다. BetterToken API 문서에서 provider schema와 API Key 설정을 확인한 다음 작은 read-only task를 실행하세요.

DeepSeek가 공개한 구성

공식 repository는 MIT license이며 Cordis를 기반으로 합니다. Cordis는 플러그인을 load·unload하고 dependency를 관리합니다. 실제 agent 기능은 플러그인이 제공합니다. 이 구조에서는 model, tool layer, session을 한꺼번에 바꾸지 않고 각각 검증할 수 있습니다.

일회용 폴더에서 첫 실행

Node.js 설치 후 Web UI를 시작합니다.

npx @deepseek-ai/dsh web
  1. secret과 commit하지 않은 변경이 없는 빈 test folder 또는 clean clone을 준비합니다.
  2. Standard mode를 선택합니다.
  3. entry point 찾기나 repository 구조 설명 같은 작은 read-only task를 요청합니다.
  4. 답을 실제 file과 대조하고 수정 권한을 주기 전에 Trajectory를 확인합니다.

격리는 일반적인 engineering control입니다. Harness가 모든 shell command를 자동으로 안전하게 만든다는 뜻은 아닙니다.

네 가지 모드 선택

  • Standard: file editing, shell, search, skills, plan, goal, subagent, workflow를 포함한 전체 coding agent입니다. 첫 실제 작업은 여기서 시작합니다.
  • PTC: Standard에 Code Mode SDK를 더해 model이 여러 tool call을 TypeScript program으로 조합합니다. 생성된 code와 각 tool boundary를 확인하세요.
  • Minimal: persistent bash와 str_replace_editor만 제공합니다. 최소 환경이나 benchmark baseline에 적합합니다.
  • Creation: Standard에 runtime inspection, memory 내 Cordis plugin 실험, preset 제작 기능을 더합니다. custom preset을 설계할 때 사용합니다.

PTC는 더 좋은 결과를 보장하지 않습니다. orchestration을 읽고 재현하기 쉽다는 점이 장점입니다. Minimal은 일상용 경량 Standard가 아니라 진단용 baseline입니다.

Trajectory에서 확인할 항목

DeepSeek 설명에 따르면 system prompt, tool call과 result, subagent scheduling, context injection은 append-only session log에 기록됩니다. Trajectory에서 agent가 실제로 본 file과 command output, 예상하지 못한 tool call, permission·tool·instruction·context 중 무엇이 실행을 멈췄는지 확인할 수 있습니다.

플러그인마다 어떤 부족한 기능을 채우는지, 어떤 data와 external service에 접근하는지, regression을 어떻게 감지하고 rollback할지를 기록하세요. community plugin은 source와 dependency를 읽은 뒤 설치합니다. 실제 데이터를 다루기 전에는 공식 quickstart를 다시 확인하세요. Developer Preview에서는 호환성을 깨는 변경이 예상됩니다.

LLM 워크플로를 최적화할 준비가 되셨나요?

하나의 API로 모델을 연결하고 키와 AI 비용을 관리하세요.