L'essor des agents IA a déplacé l'attention de la capacité brute des modèles vers les systèmes qui les orchestrent. DeepSeek Harness incarne cette tendance en traitant l'agent comme un pipeline structuré de raisonnement, d'utilisation d'outils et de gestion de mémoire, plutôt que comme un simple appel d'inférence. Cette approche répond à des défis critiques comme la récupération d'erreurs, la planification multi-étapes et la rétention de contexte. Pour les équipes d'ingénierie, comprendre les modèles de harness est essentiel pour construire des agents fiables, évolutifs et maintenables en production. L'article fournit un cadre conceptuel applicable à différents backends de modèles, ce qui en fait une référence précieuse pour les architectes et les développeurs.
DeepSeek Harness montre que les agents nécessitent orchestration, outils et gestion d'état, pas seulement un grand modèle.