DeepSeek Harness Desktop-Version im Test: Eher ein „persönlicher Assistent“, der Ihnen sogar Geld schenkt

Ich dachte, die Desktop-Version von DeepSeek Harness würde wie ChatGPT DeepSeek heißen, aber es stellt sich heraus, dass sie immer noch diesen langen Namen hat.

Kurz vor den Feiertagen veröffentlichte DeepSeek dieses Mal offiziell den DeepSeek Harness Desktop-Client. Im Gegensatz zu früheren Versionen, die über ein Terminal installiert werden mussten, bietet DeepSeek nun ein sofort einsatzbereites Installationspaket.

Sie können die macOS- und Windows-Versionen jetzt direkt von der Harness-Website herunterladen.

Darüber hinaus können Sie jetzt die Desktop-Version von DeepSeek Harness installieren und erhalten beim Einloggen einen Bonus von 6 Yen, gültig bis zum 6. Oktober.

Die Möglichkeit, auf einem lokalen Computer zu laufen, bedeutet, dass es sich nicht mehr nur um einen KI-Agenten handelt, der eine Webseite öffnen und „Prompt“ eingeben muss, um zu funktionieren. Er kann nun auch stabil im Hintergrund laufen, nach einem Zeitplan arbeiten oder – genau wie Codex – selbstständig neue Funktionen installieren.

Wir haben außerdem schnell die Desktop-Version von DeepSeek Harness installiert, um zu sehen, welche Veränderungen sich auf das tatsächliche Benutzererlebnis auswirken würden, wenn wir das Harness einfach von der Webseite in ein Desktop-Fenster einfügen würden.

Letztendlich ist es wie eine ganz normale Software.

Wie bei der Installation einer herkömmlichen Anwendung führt das Öffnen zur Anmeldung oder zur Verwendung eines API-Schlüssels. Diese Anmeldung synchronisiert jedoch nicht unsere Chatverläufe innerhalb der DeepSeek-App; sie nutzt ausschließlich unser Konto auf der offiziellen DeepSeek-Plattform und das dortige Guthaben.

Egal ob Sie sich mit einem API-Schlüssel oder einem Konto anmelden, Sie sehen die gewohnte DeepSeek Harness-Oberfläche. Fast alle Interaktionen und Funktionen der Oberfläche sind mit der vorherigen Terminalversion identisch.

Die Desktop-Version von DeepSeek Harness verfügt über alle wesentlichen Funktionen, wie zum Beispiel vier verschiedene Agenten-Voreinstellungen (Standardmodus, PTC-Modus, Minimalistischer Modus und Kreativmodus), umfangreiche Plugin-Funktionalität und anpassbare Modelle von Drittanbietern.

Der Unterschied besteht darin, dass DeepSeek die Positionierung von Harness geändert hat.

In seiner offiziellen Einführung stellte DeepSeek nicht primär die Programmierung in den Vordergrund; sie ist nur ein Aspekt. Die Desktop-Anwendung DeepSeek Harness eignet sich besser für alltägliche Arbeitsszenarien.

Geben Sie ihm ein Word-Dokument und lassen Sie es die Daten organisieren; geben Sie ihm eine Excel-Datei und lassen Sie es die Daten analysieren und Diagramme erstellen; fügen Sie eine PDF-Datei hinzu und lassen Sie es die Informationen extrahieren; erstellen Sie schließlich eine Präsentation.

Es kann direkt verschiedene Dateitypen wie Word, Excel, PDF, Markdown und Code im Arbeitsbereich durchsuchen, und die verarbeiteten Ergebnisse bleiben ebenfalls in diesem Ordner erhalten.

Die offizielle Version bietet nun Office- und PDF-Vorschauen direkt in Harness. In Version 0.2.0-rc.1, veröffentlicht am 28. September, wurde die Textauswahl und -vorschau für Office- und PDF-Dateien speziell optimiert.

Dieses Mal fanden wir außerdem einen Ordner mit verschiedenen Dokumenten, darunter PDFs, Word-Dokumente, Excel-Dateien, Markdown-Dateien, Bilder und einige verstreute Materialien.

Sagen Sie Harness dann: Lesen Sie alle Materialien in diesem Ordner, ordnen Sie die wichtigen Informationen, überprüfen Sie die Daten und erstellen Sie schließlich eine Berichtsgliederung und eine Präsentationsfolie (PPT).

Die Geschwindigkeit ist nach wie vor rasant, fast 300 Kilobyte pro Sekunde, und dann sieht man, wie das System anfängt zu bestimmen, welche Dateien gelesen werden sollen, welche Tools aufgerufen werden sollen und wie schließlich die Ergebnisse an uns übermittelt werden können.

Dies ähnelt dem vorherigen lokalen Terminalagenten, jedoch werden nun die generierten Dateien und Codeänderungen für jede Runde zentral im Dialog angezeigt.

Wir können den Dateiinhalt in der Seitenleiste in der Vorschau anzeigen und die Codeunterschiede (Diff) direkt einsehen und über den Dialog weiterhin Änderungsanforderungen stellen; außerdem können wir die Datei jederzeit mit der lokalen Anwendung zur weiteren Bearbeitung öffnen.

Das klingt vielleicht nicht nach besonders beeindruckenden KI-Fähigkeiten, aber sie gehen genau auf die Probleme ein, die Agentenprodukte oft vernachlässigen.

Ob ein Modell funktionieren kann, ist eine Sache, ob die Menschen bereit sind, es jeden Tag umzusetzen, eine andere.

Eine weitere Neuerung in der Desktop-Version, die einen Test wert ist, ist die Automatisierung. DeepSeek hat Automatisierungsaufgaben zu einem Standard-Plugin gemacht, das bei Bedarf aktiviert werden kann.

Sobald das Projekt geöffnet ist, können wir Harness direkt mitteilen: „Lies jeden Freitag um 17 Uhr die Daten, die diese Woche in diesen Projektordner hinzugefügt wurden, und erstelle einen wöchentlichen Bericht.“

Es wird eine wiederkehrende Aufgabe erstellt, und Sie können in einer separaten Benutzeroberfläche anzeigen und ändern, wann die Aufgabe ausgeführt wird, wann sie das nächste Mal ausgeführt wird und ob sie zuvor erfolgreich war.

Sobald die Funktion aktiviert ist, werden die geplanten Aufgaben auch dann nicht abgebrochen, wenn der DeepSeek Harness Desktop-Client geschlossen wird.

Diese Funktion befindet sich in der aktuellen Version des DeepSeek Harness Desktop-Clients noch im experimentellen Stadium; wir müssen auf das Plugin klicken, um sie zu aktivieren.

Auf der Plugin-Seite sehen Sie vier Plugin-Funktionen, darunter Intelligent Agent Team, Automatic Authorization Review, Automated Tasks und Voice Input, die alle manuell aktiviert werden müssen.

Für die Spracheingabefunktion ist außerdem das Herunterladen eines lokalen Spracherkennungspakets erforderlich, das das Modell, die Laufzeitumgebung und den Download-Cache enthält und etwa 1 GB groß ist.

Wie der Name schon sagt, handelt es sich bei SenseVoiceSmall um ein leichtgewichtiges Multitasking-Sprachverständnismodell, das von Alibaba (Alibaba Tongyi Lab/DAMO Academy/FunAudioLLM und FunASR Teams) entwickelt wurde.

Wir haben auch die Genauigkeit der Spracherkennung getestet, und sie war in der Lage, nahezu jede Art von Frage schnell und präzise zu erkennen.

Diese Plugin-Funktionen haben den zuvor umständlichen Prozess des Öffnens eines Browsers so weit vereinfacht, dass man sie einfach durch Öffnen der App nutzen kann, und sie lassen sich auch besser in lokale Anwendungen integrieren.

Seit der Veröffentlichung von DeepSeek Harness wurde stets betont, dass das Design hinter Harness darin besteht, dass alles ein Plugin ist.

Das Terminal ist ein Plugin, die Agentenschleife ist ein Plugin, und auch Tools, Skills und sogar interaktive Schnittstellen können Plugins sein, die dann zu Harness hinzugefügt werden.

Diesmal hat DeepSeek das System endlich auch für normale Anfänger zugänglich gemacht.

Die Desktop-Version verfügt, wie die neue Version, nun über eine vollständige Plugin-Verwaltungsseite. Plugin-Installationen, die zuvor Kommandozeilenbefehle erforderten, können jetzt einfach durch Eingabe des npm-Paketnamens durchgeführt werden.

Installierte Plugins können auch direkt hier angezeigt, deaktiviert oder deinstalliert werden. Diese Änderung mag auf den ersten Blick nur wie das Hinzufügen einer grafischen Oberfläche zu npm-Paketen erscheinen, aber DeepSeek erwähnte in seiner Veröffentlichung, dass laut offiziellen API-Nutzerstatistiken etwa 60 % der Harness-Nutzer Plugins von Drittanbietern verwendet haben.

Mit anderen Worten: Plugins sind für einen Großteil der Harness-Nutzer zu einer gängigen Methode geworden, die Plattform überhaupt zu nutzen.

DeepSeek plant sogar den Aufbau eines offiziellen Plugin-Marktplatzes, und was noch interessanter ist als ein Plugin-Shop, ist die Möglichkeit, dass Harness selbst ein Plugin schreiben kann, falls wir das gewünschte Plugin nicht finden.

Der Standard-Erstellungsmodus des Agenten ist speziell für die Generierung von DSH-Plugins ausgelegt. Sie können beispielsweise einfach sagen: „Schreibe mir ein Manuskriptprüfungs-Plugin“, und Harness liest automatisch die Plugin-Entwicklungskenntnisse, prüft die verfügbaren Schnittstellen, generiert JavaScript-Code und ruft den Plugin-Manager zur Installation auf.

Etwa zehn Minuten später erschien tatsächlich ein Manuskriptprüfer auf Harness' eigener Benutzeroberfläche.

Dieser Prozess ist viel interessanter als die Frage, „wie viele Codezeilen die KI auf einmal generiert“, denn hier verändert der von der KI geschriebene Code direkt die Software, in der die KI implementiert ist.

Die funktionalen Grenzen herkömmlicher Software werden von Produktmanagern und Entwicklern festgelegt. Harness möchte es jedem von uns, den normalen Nutzern, ermöglichen, selbst zu bestimmen, wie unsere KI letztendlich aussehen soll.

Was bringt die Zukunft für DeepSeek Harness?

Im offiziellen Artikel, der von DeepSeek Harness für die Desktop-Version veröffentlicht wurde, wurde auch die Richtung der nächsten Optimierung erwähnt.

Zusätzlich zur Schaffung eines florierenderen und sichereren Plugin-Marktes werden sie die Sicherheit der Sandbox-Isolation weiter verbessern, den Multiagenten-Kollaborationseffekt von „Agententeams“ optimieren und personalisierte Langzeitgedächtnismechanismen hinzufügen usw.

Darüber hinaus wird die zukünftige Desktop-Version von DeepSeek Harness auch Automatisierungsfunktionen für Browser und andere Desktop-GUI-Software, nämlich die Funktion „Computer/Browser-Nutzung“, bieten und Fernzugriff sowie mobile Bereitstellung unterstützen.

*Titelbild ursprünglich aus X