DeepSeek kompaniyasi avgustning 13-kun kechqurun ikkita muhim eʼlon qildi: DeepSeek V4 Pro rasman chiqarildi, u ilova, veb-interfeys va API orqali mavjud, shuningdek, DeepSeek Harness jamoasining birinchi posti bilan tanishtirildi, bunda «qora kit» avatari bilan Harness ning dastlabki versiyasi MIT litsenziyasi ostida ochiq kod sifatida eʼlon qilindi.
Harness ning ahamiyati shundaki, agentlar davrida model sunʼiy intellektning vazifalarni bajarish qobiliyatini belgilovchi yagona omil boʻlib qolmaydi. Avvalroq, avgustning 6 va 11 kunlarida agentlar uchun vositalar bilan shugʻullanuvchi Composio kompaniyasi shu DeepSeek V4-Flash modelini sakkiz xil ijro tizimlariga (harnesses) integratsiya qildi. Bu tizimlar Gmail, Google Calendar, GitHub va Slack kabi real ilovalarda 30 ta koʻp bosqichli vazifalarni bajarish uchun soʻralgan edi.
Bu sinovlarning natijalari sezilarli farqlarni koʻrsatdi: eng yaxshi tizim 20 ta vazifani bajargan, eng yomon esa 14 taga erishgan. Jami 240 ta ishga tushirishdan faqat 129 tasi muvaffaqiyatli boʻldi va 30 ta vazifaning oltitasini sakkizta tizim ham bajara olgan. Xarajat nuqtai nazaridan, Claude Code, Codex va DeepAgents modellarining 16 ta vazifani bajarishi mos ravishda bitta muvaffaqiyatli vazifa uchun taxminan 0.195, 0.081 va 0.045 dollar atrofida turgan, bu bir xil modeldan foydalanishda toʻrt baravar narx farqini namoyish etadi.
DeepSeek ning ichki pozitsiyasiga koʻra, agentlar uzluksiz oʻrganish muammosini hal qilishi kerak, bu yakunda AI oʻzining rivojlanishini tezlashtirishiga imkon beradi. Harness modellarning haqiqiy ishlab chiqishga kirib keladigan ishchi muhiti sifatida joylashgan. Past xarajat va modellarning kuchiga asoslangan kompaniya vazifalarni bajarish va ishlab chiquvchilarning kirish nuqtalarining boshqa tizimlarga bogʻliq boʻlishiga yoʻl qoʻya olmaydi.
DeepSeek hujjatlariga koʻra, dizaynning asosiy tamoyili shundaki, hamma narsa plagin hisoblanadi. Harness Cordis plaginlar tizimi ustiga qurilgan: modellar, vositalar, koʻnikmalar, sessiyalar, qum maydonchalari, ombor, tsikllar, rejalashtirish va interfeys — bularning barchasi plaginlardan tashkil topadi. Bu standart plaginlardan farq qiladi: VS Code plaginlari tahrirlovchiga funksiyalar qoʻshadi, Codex plaginlari agentga vositalar qoʻshadi, ammo Harness plaginlari agentning miyasini, vosita toʻplamini, qoidalarini yoki tashqi koʻrinishini butunlay almashtira oladi.
Ichki koʻrib chiqish paytida ishlab chiquvchilar bir necha kunlarda yuzlab plaginlarni yaratishdi, jumladan, fon avtomatik evolyutsiyasi bilan sessiyalar orasidagi uzoq muddatli xotirani amalga oshirgan biri. Ikkinchi muhim xususiyati tarixni kuzatish imkoniyatidir. Harness sessiya jurnallaridan foydalanadi va ularga yozuv qoʻshish mumkin (append-only session logs): model koʻradigan hamma narsa, tizim qoʻllanmalari, fikrlash zanjirlari, vositalarni chaqiruvlar va natijalar, sub-agentlarni rejalashtirish va kontekstning har bir kiritilishi toʻliq qayd etiladi, shu bilan birga kontekstni siqish hech qachon asl tarixni oʻchirib tashlamaydi. Ishlab chiquvchilar Trajectory koʻrinishida manba boʻyicha tarixi tiklash, forklash, ajratib olish va qayta ijro etish funksiyalari bilan koʻrishlari mumkin.
Jamoa rahbari Tsyu Tianyi Zhejiang universiteti kompyuter fanlari boʻyicha darajaga ega va 2026-yil mart oyida DeepSeek ga qoʻshilishidan oldin Jane Street miqdoriy savdo firmasida toʻqqiz yil ishlagan, shu paytda Harness loyihasi ichki ravishda boshlangan. Harness by default Kimi, OpenAI, Anthropic va Google kabi deyarli 40 ta yirik modelni qoʻllab-quvvatlaydi, oʻzini tayyor agent emas, balki komponentlar toʻplami sifatida joylashtiradi. v0.1 versiya raqami «qora kit» faqat yuzaga chiqqanligini aniq koʻrsatadi.