DeepSeek Harnessとは？MITライセンスのオープンソースAIエージェント基盤｜4つのモード・使い方・Claude Codeとの違い【2026年10月最新】

DeepSeek Harness（コマンド名 dsh）は、中国のDeepSeekが2026年8月13日にMITライセンスで公開したオープンソースのAIエージェント実行基盤です。本体は無料で、モデル・ツール・サンドボックス・UIまでをプラグインとして差し替えられます。費用がかかるのは、接続するモデルAPIの従量課金と動かすマシンの分です。

8月の公開時はWeb UIとCLIだけの開発者向けプレビューでした。9月末のv0.2でmacOS・Windows向けのデスクトップアプリが加わり、定期実行やmacOSのComputer Use、Office文書の編集、日本語UIにも広がっています。ただし今も全リリースがプレビュー版で、公式は「セキュリティ監査を受けておらず、本番運用向けではない」と明記しています。業務で本格的に使うより、検証環境で試す段階です。

公式リポジトリ・公式サイト・DeepSeek APIの料金ページなどの一次情報（2026年10月29日確認）をもとに、4つの動作モードの選び方、日本時間のピーク帯を含む費用、3つの入れ方、公式が認めているセキュリティ上の限界、Claude Code・Claude Coworkとの違いを整理しました。AIエージェントを自分のPCや自社環境で動かしたい開発者・技術選定の担当者や、「Claude CodeやClaude Coworkのオープンソース版はあるのか」を調べている方に向けた内容です。

DeepSeek Harnessとは何か

出典: GitHub - deepseek-ai/deepseek-harness

DeepSeek Harnessは、AIモデルに「手足」を与えて実際の作業をさせるための土台（ハーネス）をまるごとオープンソースにしたプロジェクトです。ファイル編集、シェル実行、Web検索、サブエージェント、セッション管理など、エージェントが動くのに必要な仕組みを一式そろえ、そのすべてをプラグインとして交換できるようにしています。GitHubの説明文は「Everything is a Plugin.」です。

公式サイトが掲げるコンセプトは「Agent = Model + Harness」です。モデルが考え、ハーネスが「環境を読み取り、ツールを使い、実際の環境で作業を続ける」部分を受け持つ、という整理です。DeepSeek Harnessはモデルそのものではなく、モデルを実務で動かすためのインフラ層にあたります。

基本情報（2026年10月29日時点）

報道によると、プロジェクトの責任者は2026年3月にJane StreetからDeepSeekへ移ったCui Tianyi氏で、harnessチームの組成が伝えられたのは2026年5月です（公式の発表では確認できていません。リリースノートの貢献者には同氏のアカウントがあります）。

公開から10月末までのアップデート

8月の公開後もリリースは数日おきに続いており、2か月半で中身が大きく変わりました。

DeepSeekは新しいFlashモデルを使うには0.2.1-rc.1以降に更新するよう案内しています。8月に入れたまま止まっている環境は、まず更新から始めてください。

「Claude Cowork対抗」か「Claude Code対抗」か

いまの答えは「両方に重なり始めている」です。8月の公開時、TechNodeは「Claude Cowork対抗」と報じましたが、当時の中身はWeb UIとCLIの開発者向け基盤で、機能の面ではClaude Codeに近いものでした。

その後のv0.2でデスクトップアプリ、定期実行、macOSのComputer Use、Word文書の編集、音声入力、エージェントチームが加わり、エンジニア以外も触れるデスクトップ型エージェント、つまりClaude Coworkに近い領域にも入ってきました。

Claude側の機能や料金は更新が早いため、細かい違いはClaude CoworkとはとClaude Codeとはで最新の内容を確認してください。

「すべてがプラグイン」というアーキテクチャ

出典: DeepSeek Harness 公式サイト

DeepSeek Harnessのいちばんの特徴は、モデル・ツール・スキル・セッション・サンドボックス・実行ループ・スケジューリング・UIのすべてがプラグインでできていることです。エージェントは「モジュールのツリー」として組み立てられ、必要なものだけを載せ、不要なものは外せます。

土台になっているのはCordisというプラグインカーネルで、プラグインの読み込み・取り外し・依存関係の解決を担います。設計の考え方は論文として公開されています（公式サイトからarXivの論文にリンクがあります）。

v0.2では、このプラグインを扱う仕組みが使いやすくなりました。

• プラグイン管理画面: npmのパッケージ名を指定して入れられる。独自のプラグイン一覧（インデックス）の追加や、更新に失敗したときのロールバックにも対応
• 公式の実験的プラグイン: Agent teams（チームメイト同士のメッセージと共有タスクボード）、Auto approval reviewer（承認の自動審査）、Scheduled tasks（定期実行）、Voice input（音声入力）など
• 会話でプラグインを作る: Creatorモードで「こういうプラグインが欲しい」と頼むと、エージェントが作る

実務で大事なのは、モデルの層もプラグインだという点です。DeepSeek製ですがDeepSeek専用ではなく、Anthropic・OpenAI・Bedrock・Vertex・Azure・Gemini（OpenAI互換）などのプロバイダを追加でき、OpenAI互換の社内ゲートウェイも登録できます。Ollamaの公式ドキュメントにも ollama launch dsh で起動する手順が載っています。

AIエージェントの土台をほかの選択肢と並べて比べたい場合は、AIエージェントフレームワーク比較が参考になります。

4つの動作モードと使い分け

出典: DeepSeek Harness 公式サイト

DeepSeek Harnessには公式に4つの動作モード（エージェントプリセット）があります。普段使いはStandard、ツール呼び出しをまとめたいならPTC、評価や検証はMinimal、プラグインを作るならCreatorが基本です。

公開当初の資料や他メディアの解説で「Code」モードと紹介されていたものは、現行の設定ファイルとUIではPTCという名前になっています。またMinimalは、v0.1の時点では「bashと文字列置換エディタの2ツール」でしたが、今は構成が変わっています。

モードが4つ並ばないときは

新しいセッションでモードを選ぶとき、一般設定の「Coding Tools」がオフだと、選べるのはStandard・Creator・自作のプリセットだけです。PTCとMinimalはCoding Toolsをオンにすると出てきます。「4つあるはずなのに2つしかない」というときは、この設定を確認してください。

どのモードを選ぶべきか

Minimalモードについては、DeepSeekのAPI更新履歴（2026年7月31日）に「V4-Flashのベンチマークはこのminimalモードで測った」と書かれています。自社モデルの評価に使った実行環境を公開したことで、測り方は第三者も再現できるようになりました。ただしHarness自体のベンチマークを第三者が検証した結果は、現時点では確認できていません。数値はDeepSeekの自己申告として読むのが安全です。

接続するモデルの実力は、DeepSeek V4 ProとはとDeepSeek V4.1とはで整理しています。

DeepSeek Harnessでできること

出典: DeepSeek Harness 公式サイト

コーディングエージェントに期待する機能はひととおりそろっており、v0.2からはデスクトップでの事務作業寄りの機能も増えました。

v0.2以降に増えた主な機能

もともとある基盤機能

セッションは追記専用のイベントログとして保存され、あとから再開・分岐・再生できます。「エージェントが何をどの順にやったか」を追えるので、監査や不具合の調べものには向いています。ただし、何がどこまで残るかはプラグインの構成によって変わります。

料金：本体は無料、かかるのはモデルAPI代だけ

DeepSeek HarnessはMITライセンスのOSSで、本体に有料プランはありません。公式サイトにも有料版やエンタープライズ版の記載はありません。

かかる費用は次の2つです。

1. 接続するモデルAPIの従量課金（DeepSeek APIならDeepSeekへ、AnthropicのモデルならAnthropicへ支払う）
2. 動かすマシンの費用（手元のPCなら追加費用なし。サーバーに置くならその利用料）

DeepSeek APIの料金（2026年10月29日時点）

公式の料金ページの値です（100万トークンあたり、米ドル）。

• deepseek-flash の中身はDeepSeek-V4.1-Flash-1017、deepseek-v4-pro はDeepSeek-V4-Pro-0813です（詳しくはDeepSeek V4.1 Flash 1017）
• どちらもコンテキスト長は100万トークン、最大出力は38.4万トークン。thinkingモード、JSON出力、ツール呼び出しに対応
• 画像入力に対応しているのはflashだけで、v4-proは非対応
• 旧名の deepseek-v4-flash は提供終了済みです。名前を指定しても受け付けられ、V4.1-Flash-1017で処理されてFlashの料金で課金されます

ピーク時間帯は日本の業務時間とほぼ重なる

ピークは月〜金曜の01:00〜04:00と06:00〜10:00（UTC）で、日本時間では平日の10時〜13時と15時〜19時です。オフピークの料金はピークの半額で、土日と中国の祝日は終日オフピークになります。日本の会社で日中に動かすと、ほぼピーク料金になると考えておいてください。

目安として、flashで1回の作業に「入力100万トークン（キャッシュミス）＋キャッシュヒット500万トークン＋出力20万トークン」を使った場合、ピークで約$0.57、オフピークで約$0.29です（この記事での試算。実際の消費量は作業の中身で大きく変わります）。

Search／Fetch APIは11月1日から有料

Harnessが使うDeepSeekのWeb検索（Search）とページ取得（Fetch）は、それぞれ成功1,000回あたり$0.75です。Harness・Claude Code・Codex経由の呼び出しは今は無料ですが、2026年11月1日0時（北京時間、日本時間では同日1時）から従量課金が始まります。Web検索を多用する使い方なら、この分も見込んでおきましょう。

料金は8月にピーク／オフピーク制が始まり、9月に値下げがあるなど短期間で何度も変わっています。8月の改定の経緯はDeepSeek APIの料金改定にまとめていますが、見積もりは必ず公式の料金ページの最新値で取ってください。

Harnessはモデルを差し替えられるので、「基盤は無料のまま、モデルだけコストの合うものへ乗り換える」運用ができます。月額の定額で使うClaude Codeとの比べ方は、Claude Codeの料金を見ると判断しやすくなります。

使い方：インストールから初回起動まで

出典: DeepSeek Harness 公式サイト

いちばん手軽なのは公式のデスクトップアプリです。コマンドに慣れている人は npx @deepseek-ai/dsh web の1行でも試せます。

3つの入れ方

# npxで試す（ビルド不要）
npx @deepseek-ai/dsh web
# → http://127.0.0.1:3080 でWeb UIが起動
#   --no-open を付けるとブラウザを自動で開かない

# ソースから入れる
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git
cd deepseek-harness
pnpm install
pnpm run build      # ← ここを飛ばすと起動しない
pnpm dsh web

ソースから入れる場合、pnpm run build を実行しないと起動しません。SNSで出回った手順にはこの行が抜けているものがあり、「手順どおりなのに動かない」原因の多くはここです。

Ollamaを使っている人は、ollama launch dsh で起動できます（--model でモデルを指定可能）。Ollama側は ~/.dsh/settings.yaml を書き換えません。

動作要件

npmの latest（0.2.1-rc.2）がどのNode.jsで動くかは公式に明記が見当たりません。古いNode.jsの人は、24.9以上に上げてから試すのが確実です。

初回設定でつまずきやすい点

• ワークスペースを選ぶまで入力欄が使えません。Choose workspace で作業フォルダを追加してください。
• モデルは Settings → Models でDeepSeekのAPIキーを保存すれば、再起動なしで使えます。DeepSeekアカウントでのサインインにも対応しました。
• APIキーの読み方は起動方法で違います。デスクトップとWeb UIは保存済みの認証情報を優先し、ヘッドレス実行は環境変数と .env を使って保存済みのキーを読みません。
• Bedrock・Vertex・Azureはそれぞれの認証方式の設定が必要です。APIキー欄を埋めるだけでは終わりません。v0.2.1-alpha.3ではAzureのプロバイダ名が変わり、移行作業が必要になりました。
• Add a custom provider で社内ゲートウェイやローカルLLMのサーバーを登録できます。プロバイダIDは後から変えられないので、名前を変えたいときは追加し直します。
• 仕様が宣言されていない自作モデルは、既定で「コンテキスト100万・出力12.8万トークン」として扱われます。小さいモデルをつなぐときは、上限を設定ファイルで明示してください。
• 起動オプションやコマンドは版ごとに変わります。READMEに載っている起動方法は dsh web です。ヘッドレス実行などほかの使い方は、入れた版の dsh --help と公式ガイドで確認してください。

Claude Code・OpenClaw・Codexとの違い

DeepSeek Harnessは完成した製品の置き換えというより、エージェントの土台を自分で管理するための選択肢です。現時点で「Claude Codeより良いコードを書く」という根拠はなく、強みはオープンさとモデルを選べる自由にあります。

選び分けの基準

• 今すぐ安定して開発を回したい → Claude Code。対応する環境の広さと運用実績で上です。詳しくはClaude Codeとは。
• モデルと実行環境を自分で管理したい、特定の会社に縛られたくない → DeepSeek Harness。ただし今は検証用にとどめるのが妥当です。
• 同じくOSSで、もう少し実績のあるコーディングエージェントがほしい → OpenCodeとはもあわせて検討してください。
• チャットツールから雑多な作業を頼みたい → OpenClawのような汎用エージェント。OpenClawとはやOpenClawとOpenCodeの比較を参照。
• OpenAIのモデルを中心に開発している → Codexを軸にしつつ、Harnessから子エージェントとして呼ぶ構成も取れます。OpenAI Codexとは。

Claude Codeの資産をそのまま活かせる互換機能

DeepSeek Harnessには、Claude CodeやCodexと並べて使うための仕組みが入っています。乗り換えるか留まるかの二択ではありません。ただし、多くは実験的な扱いです。

• Claude Code・Codexのバンドル: v0.2.1-rc.1から、公式プラグイン一覧で追加し、ヘッドレス実行・SDK・ACPから使えます。Anthropic・OpenAI側の利用料は別にかかります。
• subagent-claude-code: Claude Codeを子エージェントとして1回呼び出すプラグインです。v0.2.2-alpha.2では、手元のCodex CLIやClaude CLIに独立したタスクを任せる実験的なツールも加わりました。
• hooks-claude-code: Claude Codeの hooks.json を実行するブリッジです。現在はリポジトリの実験的（experimental）な置き場に移っています。hooksで社内ルールを整えているなら持ち込める余地はありますが、そのまま全部動く前提にはしないでください（hooksの考え方はClaude Codeのhooks）。
• Claude Code Mods互換レイヤー（実験的）: 公式自身が「完全な互換を提供するものではなく、Mods APIがdshのプラグインのおおむね一部にあたることを確かめるためのもの」と書いています。
• MCPクライアント: 外部のMCPサーバーのツールをそのまま使えます。Claude CodeのMCP連携で用意した環境を流用しやすい部分です。

DeepSeek Harnessは「Claude Codeを捨てる話」というより、モデルと実行基盤の主導権を自分の側に持っておく話だと考えると実態に近いです。

セキュリティと運用上の注意点

DeepSeek Harnessはシェルを実行し、ファイルを書き換えるため、設定を誤ればPC全体に影響します。公式はこの危険をかなり率直に書いているので、使う前に目を通してください。

公式SAFETY.mdの要点

リポジトリのSAFETY.mdには、次のように書かれています。

• 実験的な開発者プレビューで、セキュリティ監査を受けていない。安全なもの、本番向けのものとして扱ってはいけない
• モデルが生成したコードやコマンドを実行し、サードパーティのプラグインを読み込み、渡されたネットワーク・プロセス・認証情報・ファイルにアクセスできる
• モデルの誤り、不具合、設定ミス、悪意ある入力、信頼できないプラグインによって、PCの破損、ファイルの改変や削除、データや認証情報の漏えいが起こりうる
• サンドボックスや承認は危険を減らすが、隔離を保証しない。信頼できない作業の唯一の守りにしない
• 推奨は、最小限の権限、使い捨てのVM・コンテナ・専用環境、触れるファイルのバックアップ、機密の認証情報やデータを渡さないこと、プラグイン・設定・コマンドを実行前に確かめること
• MITライセンスのため無保証で、損害の責任は負わない

権限プリセットは3種類

権限は「サンドボックス」と「承認」の2つの設定を束ねたプリセットで、UIのPermissionsから切り替えます。

danger-full-access は隔離の解除と確認の省略がセットです。「とりあえず全部許可」は、PC上で確認なしにシェルを実行させるのと同じ意味になります。使い捨ての検証環境以外では選ばないでください。

実験的な機能として、フルアクセス時にツールを実行する前に今のモデルが1件ずつ審査する「Autoレビュー」もあります。ただし、v0.2.2-alpha.2では「アプリを閉じるとAutoセッションの権限が意図せずフルアクセスになる」不具合が直りました。古い版を使っている人は更新しておきましょう。

サンドボックスは「ファイル」しか守らない

公式のサンドボックスが扱うのはファイルへの影響だけで、ネットワークとプロセスの見え方は対象外です。仕組みはOSごとに違い、Linuxはbwrap／Landlock、macOSはSeatbelt、WindowsはACLによる制限トークンを使います。

隔離がどこまで機能しているかは full か partial で報告され、古いLandlockとWindowsのランナーは partial です。Windowsではハードリンク、制限されない読み取り、AppContainerとACLの境界が弱点として挙げられています。公式は「厳密な境界が必要な用途で、partialをfullと同じに扱ってはいけない」としています。Windowsで日常的に使うかどうかは慎重に決めてください。

10月の更新で増えた注意点

• Web Fetchが社内ネットワークに届くようになった: v0.2.2-alpha.2で、プロキシや社内ネットワークのためにWeb Fetchが非公開アドレスにもアクセスできるよう変わりました。公式は「ネットワークは導入する側で別に制限すること」としています。会社のネットワークで動かすなら、エージェントが社内の管理画面などに届かないよう、ファイアウォールやコンテナで通信先を絞ってください。
• よく似た名前の別パッケージ: PyPIには deepseek-harness という名前で dsh コマンドを入れるパッケージがあると報じられています。公式の配布はnpmの @deepseek-ai/dsh とデスクトップアプリです。pip install で入れないでください。
• プラグインの出どころ: すべての層を差し替えられるということは、サードパーティのプラグイン（GitHubの dsh-plugin トピックで配布）がサンドボックスまで置き換えられるということです。出どころの分からないプラグインは入れないでください。

業務で使う場合に決めておくこと

1. データの送り先: 既定の接続先はDeepSeek API（中国企業）です。業務データをどこへ送るかは、つなぐプロバイダで決まります。金融・医療・自治体などでは、プロバイダをAnthropic・OpenAI・社内ゲートウェイに切り替えるか、社内のAI利用ルールを先に確認してください。DeepSeekそのものの規制動向はDeepSeekとはにまとめています。
2. 動かす場所: 公式の推奨どおり、業務用PCではなく専用のVMやコンテナで動かす。
3. 認証情報: APIキーは $DSH_HOME/.credentials.yaml に保存され、UIからは読み出せない作りです。それでもPC自体の権限管理が前提なので、本番のAPIキーや管理者の認証情報は渡さない。v0.2.1-alpha.3からは、送信するメッセージ内のシークレットが伏字になります。
4. 記録: セッションの履歴は監査に使えますが、残る範囲は構成によるため、必要なログが残るか事前に確かめる。
5. 版の固定: 数日おきに互換性を壊す変更が入るため、検証で使う版を決めて固定し、更新はリリースノートを読んでから行う。

DeepSeekのような新しいモデルを、Harnessでの検証にとどめず社内システムに組み込む段階になると、つなぎ方の設計と、PoCから本開発までの費用の見積もりが要ります。目安はAI開発の費用相場で、改修・PoC・本開発に分けてまとめています。

エージェントにシェル権限を渡すときの一般的な考え方は、AIエージェントのセキュリティ対策とClaude Codeのセキュリティ対策で整理しています。

現時点での弱み・制約

公式が認めている制約を知っておくと、期待しすぎずに評価できます。

• 本番運用向けではない。 READMEには「THERE WILL BE COMPATIBILITY-BREAKING CHANGES.」、SAFETY.mdには「セキュリティ監査を受けていない」とあります。
• 正式版がまだない。 GitHubのリリースはすべてプレリリース扱いです。数日おきに出る版のたびに、Node.jsの必須バージョンの引き上げやプロバイダ名の変更など、互換性を壊す変更が入っています。
• ホスティング版がない。 自分のPCかサーバーで動かす前提です。
• デスクトップアプリの対応が限られる。 MacはAppleシリコンのみで、Intel Macの配布はありません。Linux向けの配布も公式ページに載っていません。
• v4-proは画像を読めない。 画像を使う作業はflashか、画像対応の他社モデルをつなぐ必要があります。
• 日本語のドキュメントがない。 UIは日本語に対応しましたが、公式ドキュメントは英語と中国語です。
• 第三者のベンチマーク検証がない。 Minimalモードで測り方は再現できても、数値はDeepSeekの自己申告です。
• Windowsのサンドボックスは partial。 実運用での安定性の報告もまだ多くありません。
• 11月からWeb検索が有料に。 Harness経由のSearch／Fetch APIも2026年11月1日から従量課金です。

こんな人におすすめ

おすすめしない人

よくある質問

Q. 商用プロダクトに組み込んでも大丈夫ですか。

ライセンスはMITなので、商用製品への組み込みや再配布も認められています。ただし、ライセンスの問題と実際に使えるかは別です。公式は互換性を壊す変更を予告しており、セキュリティ監査も受けていません。製品に組み込むなら、正式版が出て仕様が落ち着いてからが現実的です。

Q. DeepSeekのモデルを使わずに動かせますか。

動かせます。Settings → ModelsからAnthropicやOpenAIなどを追加でき、OpenAI互換の社内ゲートウェイも登録できます。Ollamaなら ollama launch dsh で手元のモデルやOllamaのクラウドモデルを使えます。

Q. ネットにつながない環境で使えますか。

本体は手元で動くので、Ollamaなどで手元にモデルを用意すれば外部のAPIを使わない構成は取れます。ただし公式がオフライン運用の推奨構成を示しているわけではなく、Web検索などの機能は外部への通信を使います。

Q. PyPIの deepseek-harness は公式のものですか。

公式の配布経路はnpmの @deepseek-ai/dsh と、DeepSeekのダウンロードページのデスクトップアプリです。PyPIの同名パッケージは公式の案内には出てこないため、使わないのが安全です。

Q. 日本語で使えますか。

v0.2.2-alpha.2から画面の表示は日本語に対応しました。指示を日本語で書くこと自体は、接続するモデルが日本語に対応していれば問題ありません。公式ドキュメントは英語と中国語で、日本語版は確認できていません。

Q. Claude Codeから乗り換えるべきですか。

今は勧めません。Claude Codeより良い結果が出るという根拠はなく、対応環境の広さや運用実績にも差があります。検証環境で並べて使い、モデルを選べる自由が自社にとってどれだけ価値があるかを見極めるのが現実的です。

Q. スター数が多いのは信頼できる証拠ですか。

スター数は注目度の目安で、品質の保証ではありません。約26.6万スターを集めていても、全リリースがプレビュー版でセキュリティ監査も受けていない段階です。注目度と成熟度は分けて考えてください。

まとめ

DeepSeek Harnessは、「モデルは自由に選べて、実行基盤は自分で管理できる」AIエージェントの土台をMITライセンスで公開したプロジェクトです。8月の公開時は開発者向けの基盤でしたが、9月末のv0.2でデスクトップアプリが加わり、Claude CodeだけでなくClaude Coworkの領域にも近づいています。

• 本体は無料。費用はつなぐモデルAPIの従量課金と、動かす環境の分だけ
• DeepSeek APIはflash（V4.1-Flash-1017）とv4-proの2本立て。平日の日本の業務時間はほぼピーク料金で、Search／Fetchは11月1日から有料
• Standard・PTC・Minimal・Creatorの4モード。PTCとMinimalは「Coding Tools」をオンにすると選べる
• デスクトップアプリはAppleシリコンのMac（macOS 13以降）とWindows x64。最新版はNode.js 24.9以上が必要
• セキュリティ監査を受けていないプレビュー版。権限は workspace-write 以下にとどめ、専用の環境で動かす

今の付き合い方としては、検証環境で触りながら将来の選択肢として押さえておくのが妥当です。AIエージェントの全体像から整理したい方はAIエージェントとはを、開発元のDeepSeekについてはDeepSeekとはをあわせてご覧ください。