待验证50% 置信事实精确时间

DeepSeek Harness 采用 ReAct 范式（Reasoning + Acting），支持「行动-观察-再行动」循环，使模型能够根据中间结果持续调整策略

1

来源数

50%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/9/5

首次发现

有效期至：2026/12/4

来源

DeepSeek Harness + ModelStack：本地跑通10大AI应用实测

涉及实体

DeepSeek Harnessproduct ReActconcept

相关事实

待验证DeepSeek Harness 采用插件化架构，模型、工具、会话沙箱以及 Agent 主循环本身都可以替换和重新组合76% 相似已验证DeepSeek++的Skill系统支持配置模型选择、手动/自动模式、是否联网、深度思考模式等参数74% 相似待验证DeepAgents是LangChain团队在Agent方向上的深化产品，专注于解决多步骤、长周期任务中的工程稳定性问题72% 相似待验证DeepSeek Harness 提供多种工作模式，在自主性和可控性之间形成光谱71% 相似待验证DeepSeek Harness（简称DSH）将注意力从模型本身转向了模型之外的运行环境71% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/862035

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/862035

MCP

get_claim(id=862035)