deepseek-harness と LangGraph の比較
どちらもエージェントフレームワークに分類しています。数値はGitHub APIから取得したもので、評価は本サイトによるものです。
基本情報の比較
| 基本情報の比較 | deepseek-harness | LangGraph |
|---|---|---|
| ライセンス | MIT | MIT |
| 言語 | TypeScript | Python, TypeScript |
| 提供形態 | セルフホスト / ローカル実行 | セルフホスト / マネージドクラウド |
| 成熟度 | 成長期 | 安定 |
| スター | 116k | 39.8k |
| 直近7日間のスター増加数 | — | +14 ★ |
| フォーク | 11.4k | 6.7k |
| オープンIssue | 0 | 695 |
| 最終コミット | 2026年8月13日 | 2026年8月16日 |
| 開発状況 | 活発 | 活発 |
それぞれの位置づけ
deepseek-harness
`dsh`はDeepSeek AIが自ら開発するエージェントハーネスで、`npx @deepseek-ai/dsh web`を実行すれば既定で`http://127.0.0.1:3080`にWeb UIが立ち上がります。中身はCordisを土台にした「すべてがプラグイン」の構成なので、既製の挙動をそのまま使うより、自分で機能を足していく前提のチームに向いています。一方で本人たちがdeveloper previewと明言し、互換性を壊す変更があるとREADMEで大文字の警告を出しているため、いま書いたプラグインが次のバージョンでそのまま動く保証はありません。READMEが説明する起動方法も`web`コマンドとソースからの実行だけで、それ以外は開発ガイドとアーキテクチャ文書へのリンクが示されるにとどまる点は把握しておきたいところです。
詳細を見る →LangGraph
エージェントを「中身の見えないループ」ではなく、ノードとエッジの明示的なグラフとして表現します。永続チェックポイントにより実行を人間の承認待ちで中断し、後から再開できるため、本番システムに触れるワークフローで現実的な選択肢になります。反面、単純なツール呼び出しだけのエージェントには記述量が多く、他のフレームワークより初期セットアップが重くなります。
詳細を見る →できること
deepseek-harness
- コマンド一つでWeb UIが立ち上がる — Node.jsを入れたうえで
npx @deepseek-ai/dsh webを実行すると、既定でhttp://127.0.0.1:3080にWeb UIが起動します。 - プラグイン前提の設計を土台にする — Cordisを土台に「すべてがプラグイン」の構成を採っており、READMEのDevelopment節からは開発ガイド
docs/development.mdとアーキテクチャ文書docs/architecture.mdへのリンクが示されています。 - 作ったプラグインを見つけてもらう — 自作プラグインのリポジトリにGitHubトピック
dsh-pluginを付けるのがREADMEの示す導線で、フィードバックやバグ報告はGitHub DiscussionsとDiscordが窓口になります。 - 本体をソースから動かす — リポジトリをcloneし、
pnpm install、pnpm run build、pnpm dsh webの順に実行すれば、公開パッケージではなく手元のチェックアウトを起動できます。 - コーディングエージェントに作業させる — READMEは、エージェントがこのコードベースで作業する場合はリポジトリ直下の
AGENTS.mdに従うよう明記しています。
LangGraph
- 障害後に途中から再開 — Durable executionが実行状態を永続化するため、長時間動くエージェントが停止しても最初からやり直さず、中断したステップから再開します。
- 人間の承認を挟んで中断 — Interruptsで任意のノードで実行を止め、人がエージェントの状態を確認・修正してから続行させられます。
- 実行の中身はLangSmithで見る — READMEがデバッグ手段として挙げるのはLangChainの別プロダクトであるLangSmithで、実行経路の可視化、状態遷移の記録、実行時メトリクスの取得を担います。どのノードで結果が崩れたかはこの画面から辿ります。
- Deep Agentsで上位から始める — LangGraph上に構築されたDeep Agentsを使うと、計画立案・サブエージェント・ファイルシステムを前提としたエージェントを、グラフを自分で組まずに作れます。
- TypeScriptでも同じ構成 — JS/TS向けにはLangGraph.jsが提供されており、NodeのサービスからPythonプロセスを別途立てる必要がありません。