Tianyi Cui
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Name the runnable leaf for the line-oriented front door it owns, matching the existing tui-agent and acp-agent organization. Move the complete config, Code Mode overlay, tests, metadata, and generated composition graph together, then update every loader path and repository reference. Keep the shared model identity independent of its terminal front door by phrasing the persona as a coding-agent role rather than retaining the retired leaf name. Regenerate graph and tool catalogs and re-record each affected bilingual pair so derived documentation cannot point at the removed path.
2.1 KiB
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快速开始
本指南带你在 5 分钟内跑起一个 Agent。
环境准备
# 确认版本
node -v # v24.x 或更高
pnpm -v # 9.x 或更高
第一步：运行 echo-agent
echo-agent 不需要 API key，装好依赖就能跑。
# 克隆仓库
git clone https://github.com/deepseek-harness/deepseek-harness.git
cd deepseek-harness
# 安装依赖
pnpm install
# 如果看到 ERR_PNPM_IGNORED_BUILDS，可以忽略——安装已经成功了。
# 想消除这个提示可以跑一次: pnpm approve-builds
# 启动 echo-agent
pnpm run demo:echo
启动后你会看到：
echo-agent ready. Type a message ("echo <text>" triggers the tool).
>
试着输入：
> echo hello world
你会看到模型发起了一次 tool call（工具调用），echo 工具将文本转为大写并返回：
[tool call] echo({"text":"hello world"})
[tool result] ECHO: HELLO WORLD
恭喜！环境没问题。
第二步：使用真实模型调用
接下来接入真实的 DeepSeek 模型，跑一个完整的命令行 Agent。
获取 API Key
前往 DeepSeek Platform 获取你的 API key。
配置环境变量
在仓库根目录创建 .env 文件（已被 gitignore）：
DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-key-here
启动 repl-agent
pnpm run demo:repl
agent REPL ready. Give it a coding task.
>
这就是一个完整的编程助手，它能读写文件、跑命令、拆分子任务。
试着给它一个任务：
> 在当前目录创建一个 hello.js，内容是打印 "Hello from Harness!"，然后运行它
回头看
echo-agent 和 repl-agent 用的是同一个应用框架(@deepseek-ai/dsh-stdio-demo)，区别只在 cordis.yml——换了哪些插件、填了什么配置。你以后定制自己的 Agent 也是同样的方式。