DeepSeek "DeepSeek Harness"-ийг нээлттэй эх болголоо: Бүх зүйл залгаас (Plugin) болох AI агентын шинэ архитектур

Хиймэл оюуны эриний шинэ томьёо тодорхой болжээ: Агент = Модел + Harness. Өөрөөр хэлбэл, хэлний модел нь агентын тархи болдог бол түүнийг файлын систем, shell команд, тусгаарлагдсан орчин (sandbox), хэрэгслүүдтэй найдвартай холбож өгдөг удирдлагын давхаргыг Harness буюу ажиллах орчин (runtime) гэж нэрлэж байна.

DeepSeek компани өөрсдийн шинэ үеийн агентын дэд бүтэц болох DeepSeek Harness (dsh) төслийг албан ёсоор MIT лицензтэйгээр нээлттэй эх (open-source) болгон зарлалаа. Энэхүү платформын гол концепц нь "Бүх зүйл залгаас" (Everything is a plugin) бөгөөд одоогийн монолит агентын фрэймворкуудаас эрс ялгаатай шийдлийг санал болгож байна.

Өмнөх фрэймворкуудын асуудал юу байв?

Одоогийн зах зээл дээрх ихэнх агентын фрэймворкууд (жишээ нь, AutoGPT эсвэл зарим hardcoded агентын системүүд) нь удирдлагын давхарга, хэрэгслийн сан (tool registry), төлөв хадгалалт (session store)-ийг хооронд нь нягт уячихсан (tightly-coupled) бүтэцтэй байдаг. Хөгжүүлэгчид хэрэв өөр sandbox ашиглах, өөр төлөвийн бааз сонгох эсвэл дарааллын логикийг өөрчлөх шаардлага гарвал үндсэн кодоо бүхэлд нь засварлах шаардлагатай болдог байв.

Харин DeepSeek энэ асуудлыг үйлдлийн системийн микро-цөм (Micro-kernel) архитектураар шийдэх замыг сонгожээ.

Cordis микро-цөм ба "Everything is a plugin" загвар

DeepSeek Harness нь Cordis мета-фрэймворк дээр суурилсан. Cordis цөм нь ердөө л залгаасуудыг (plugin) системд холбох, салгах болон хамаарлыг (dependency injection) удирдах үүрэгтэй.

Агентад шаардлагатай бусад БҮХ бүрэлдэхүүн хэсэг нь бие даасан залгаас хэлбэрээр ажиллана:

Models: Алсын зайн API болон локал ажиллах LLM моделууд.
Tools & Skills: Shell, вэб хайлт, код засварлагч, тусгай функцууд.
Sandboxes: Код аюулгүй ажиллуулах тусгаарлагдсан орчнууд.
Session & Storage: Төлөв хадгалах болон санах ойн менежмент.
UI & Scheduling: Хэрэглэгчийн интерфейс болон үйл явдлын цикл (event loop).

Хөгжүүлэгчид үндсэн код руу огт хүрэлгүйгээр ердөө YAML эсвэл JSON тохиргооны файлыг өөрчлөх замаар ямар ч моделыг сольж, хүссэн sandbox эсвэл хэрэгслээ нэмэх бүрэн боломжтой юм.

4 төрлийн ажиллах горим (Runtime Modes)

DeepSeek Harness v0.1 хувилбар нь хөгжүүлэгчдэд зориулж шууд ашиглахад бэлэн 4 үндсэн горимыг танилцуулжээ:

Standard Mode: Shell болон интернэтээс мэдээлэл хайх бүрэн хэрэгслийн сан бүхий стандарт агент орчин.
Code Mode: Моделоос үүсгэсэн кодоор дамжуулан олон алхамт үйлдлүүдийг багцаар нь (batch execution) удирдах SDK горим.
Minimal Mode: Зөвхөн shell болон файл засварлагчтай хамгийн хөнгөн горим. Энэ нь моделуудын код бичих чадварыг бенчмарк хийхэд зориулагджээ.
Creator Mode: Ажиллаж буй санах ой дотроо Cordis залгаасуудыг шууд туршиж, шинэ горимуудыг визуал байдлаар угсрах орчин.

Append-only Trajectory: Агентын "Хар хайрцаг"-ийг нээсэн нь

Агентын системүүдийн хамгийн том эмзэг цэг нь тэдний гаргасан шийдвэрийг мөшгөх (traceability) болон алдааг засварлах (debugging) байдаг.

DeepSeek Harness нь агентын харсан, шийдвэр гаргасан, үйлдэл хийсэн бүх мөчлөгийг Append-only Event Log болгон бүртгэдэг. Энэхүү нэгдсэн Trajectory логт:

Системийн prompt-ууд
Моделын дотоод бодол (Reasoning state)
Багаж дуудсан параметр болон буцаасан үр дүнгүүд
Дэд агентууд (sub-agents)-ын хуваарилалт бүгд дарааллаараа бичигдэнэ.

Үүний ачаар инженерүүд аливаа алдаатай ажлыг дундаас нь сэргээх (resume), шинэ хувилбар болгон салгах (fork), эсвэл түүхэн өгөгдлийг алхам алхмаар нь дахин тоглуулах (replay) боломжтой.

Инженерүүд болон байгууллагуудад энэ нь яагаад чухал вэ?

Энэхүү төсөл нээлттэй болсноор дотоод дэд бүтцээ AI-д нийцүүлэн хөгжүүлж буй багуудад дараах бодит давуу талуудыг олгож байна:

Бүрэн хяналттай Self-hosted дэд бүтэц: MIT лицензтэй тул компаниуд өөрсдийн хаалттай сүлжээ, санхүү болон эрүүл мэндийн эмзэг өгөгдөлтэй орчинд агентыг аюулгүй байрлуулах боломжтой.
Vendor Lock-in-оос ангид: OpenAI, Anthropic, DeepSeek эсвэл local vLLM сервер ашиглаж байгаа эсэхээс үл хамааран тохиргооны файлаар хооронд нь сольж ажиллана.
Аюулгүй байдлын аудит: Бүх үйлдэл append-only логт бүртгэгдэх тул байгууллагын аюулгүй байдлын шаардлагад (compliance) бүрэн нийцнэ.

Хиймэл оюуны салбар зөвхөн "хэн сайн модел сургах вэ" гэдэг өрсөлдөөнөөс давж, "хэн моделыг найдвартай агентын систем болгон ажиллуулж чадах вэ" гэдэг орчны (runtime harness) инженерчлэл рүү эрчимтэй шилжиж байгаагийн тод илрэл энэ боллоо.

Эх сурвалж: https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness