한 문장 요약: 프로젝트를 바로 개발하고 싶다면 먼저 Codex나 Claude Code를 살펴보세요. 모델 어댑터, 도구, 실행 루프를 교체하고 싶다면 DeepSeek Harness를 중점적으로 살펴보세요. 매일 자동으로 실행하고 싶다면 배포, 권한, 스케줄링을 별도로 해결해야 해요.
API 주소를 바꾸는 것만으로 Agent 전체가 모델을 교체하고, 브라우저를 조작하며, 매일 자동으로 당신을 위해 일할 수 있다는 뜻은 아니에요. 이 글은 기능 개수에 따라 나열한 순위표가 아니라, 같은 과제를 중심으로 전개하는 연동 가이드예요.
이 글에서는 항상 이 가상 과제를 사용해요. 매일 아침 AI 뉴스를 수집하고, 주제와 자료 패키지를 생성한 뒤, 회사의 콘텐츠 백엔드에 제출하는 거예요. 능력 비교는 제공된 공식 자료를 근거로 하며, 자료 검증일은 2026년 11월 12일이에요. 세 제품을 같은 과제로 실제 테스트하지는 않았고, 제품 진입점과 계정 권한은 실제 버전에 따라 확인해야 해요.
Codex, Claude Code, DeepSeek Harness를 이해하려면 먼저 이 용어들을 구분하세요
같은 “뉴스를 검색하고 주제를 저장”하는 과제에는 모델, 프로그램, 업무 권한이 동시에 얽혀 있어요. 먼저 용어를 실제 동작 속에 되돌려 놓으면, 뒤이어 나오는 제품 차이를 이해하기 쉬워요.
| 용어 | 이 과제에서 무엇을 뜻하나요 |
|---|---|
| API, API 키 | API는 프로그램이 모델이나 백엔드를 어떻게 호출하는지에 대한 약속이에요. API 키는 요청을 식별하고 인증하는 데 사용되며, 비밀로 보관해야 해요 |
| Base URL, 모델 어댑터 | 전자는 요청이 어디로 가는지 결정하고, 후자는 모델 서비스의 요청, 응답, 도구 호출 형식을 처리해요 |
| 도구 호출, MCP | 도구 호출은 모델이 검색을 실행하거나 초안을 제출하도록 요청하게 하고, MCP는 외부 도구와 데이터 서비스를 연결하는 프로토콜이에요 |
| SDK, Webhook | SDK는 프로그램에서 Agent를 관리하도록 도와주고, Webhook은 외부 이벤트가 애플리케이션에 알림이나 요청을 보내게 해요 |
| Agent Loop | 모델이 조작을 제안하고, 프로그램이 도구를 실행한 뒤, 결과를 다시 모델에 넘기며 끝날 때까지 반복 실행해요 |
| 클라우드 작업, 지속 스케줄링 | 클라우드 작업은 원격 환경에서 실행되고, 지속 스케줄링은 시간이 되면 다시 시작하는 역할을 해요. 둘은 같은 것이 아니에요 |
예를 들어, 모델은 어떤 뉴스가 쓸 만한지 판단할 수 있지만, 검색 도구는 자료를 확보하는 역할을 하고, 백엔드 인터페이스는 초안을 저장하는 역할을 해요. 도구 권한이 없으면, 모델이 무엇을 클릭해야 하는지 안다고 해도 당신의 회사 시스템에 허공에서 들어갈 수는 없어요.
플랫폼의 공개 소개에 따르면, APIYI apiyi.com은 통합 API 키, OpenAI 호환 인터페이스, 그리고 OpenAI, Claude, Gemini 등의 모델 연동을 제공하며, 사용량 기반 과금을 적용하고, 신규 사용자 무료 테스트 할당량과 할인 가격 안내도 있어요. 이는 모델 호출 계층의 서비스 설명에 속하며, Codex나 Claude Code 구독이 아니고, 브라우저, 파일 권한, 클라우드 실행 환경을 자동으로 제공하지도 않아요.
Codex, Claude Code, DeepSeek Harness를 단순히 같은 종류의 제품으로 볼 수 없는 이유
세 제품 모두 소프트웨어 개발에 관여할 수 있지만, 가장 비교해볼 만한 지점은 “코드를 쓸 줄 아느냐”가 아니라 “시스템의 어느 계층까지 내가 수정할 수 있느냐”예요. Codex와 Claude Code는 개발 워크플로에 바로 들어가기 쉽고, DeepSeek Harness는 실행 시스템 자체의 대체 가능성을 강조해요.
| 비교 항목 | Codex | Claude Code | DeepSeek Harness |
|---|---|---|---|
| 공개 범위 | CLI는 Apache-2.0, Harness는 공개됐지만 호스팅 서비스는 별도 | 상용 제품, 핵심 엔진은 소스 비공개 | MIT 오픈소스, Developer Preview |
| 모델 연결 | ChatGPT 계정 또는 API 키, 과금 경로 구분 필요 | 구독, 공식 API 및 지정 Provider | 교체 가능한 모델 어댑터 |
| 도구와 통합 | MCP, Plugins, SDK, App Server 등 | MCP, Plugins, Hooks, Subagents, Agent SDK | 플러그인 체계, 도구와 Agent Loop 수정 가능 |
| 실행 환경 | 로컬 CLI와 호스팅 Cloud가 분리됨 | 클라이언트, 도구, 배포 방식에 따라 다름 | 직접 구성하고 배포해야 하는 부담이 큼 |
| 모델 서비스 검증 | APIYI(apiyi.com)로 모델 요청을 따로 테스트할 수 있지만, 세 Agent가 모두 직접 호환된다는 뜻은 아님 | 마찬가지로 연결 프로토콜을 확인해야 함 | 어댑터와 도구 호출을 확인해야 함 |
그래서 Codex를 곧바로 클로즈드소스 완제품으로 단정할 수는 없어요. Claude Code의 확장 인터페이스도 내부 엔진을 공개했다는 의미로 받아들이면 안 되고요. DeepSeek Harness는 소스를 더 많이 수정할 수 있지만, 그렇다고 해서 더 안전하거나 유지보수가 쉽다는 증거가 되지는 않아요.
뉴스 작업이라면 Codex나 Claude Code가 검색, 정리, 제출 프로그램을 개발하는 데 도움을 줄 수 있어요. DeepSeek Harness는 이런 단계를 수행하는 것은 물론, 개발자가 모델 호출, 세션 저장, 도구 실행, 작업 루프까지 더 손볼 수 있게 해줘요. 대신 그만큼 엔지니어링 책임이 커져요.
Codex, Claude Code, DeepSeek Harness에서 모델을 바꾸려면 무엇을 확인해야 할까요?
Codex의 API 키가 모든 모델의 범용 진입점은 아닙니다
Codex는 계정 로그인을 지원하고, 설정을 거친 API 키 접속도 지원해요. 계정 로그인은 해당 플랜 내의 Codex 사용량을 쓰고, API 키 경로는 API 과금 방식을 따르기 때문에 이 둘을 혼동하면 안 됩니다.
하지만 “API 키를 지원한다”는 것은 모델 서비스 인증 경로가 존재한다는 뜻일 뿐이에요. 특정 서드파티 엔드포인트가 해당 메시지 형식과 도구 호출, 실행 특성을 지원할 수 있는지는 구체적인 설정을 확인해야 하며, 키 하나나 Base URL만 보고 결론을 내릴 수는 없어요.
Claude Code의 서드파티 Provider가 임의 모델 교체를 뜻하지는 않습니다
Claude Code 공식 자료에는 Anthropic Console, Amazon Bedrock, Microsoft Foundry 등의 접속 방식이 나열되어 있고, 일부 CLI 및 IDE 클라이언트가 서드파티 Provider 설정을 지원한다고 설명합니다. 진입 방식에 따라 지원 범위가 다를 수 있어요.
여기서 핵심 차이는 이겁니다: 모델 서비스 제공 방식을 선택하는 것과 임의 모델을 위한 범용 어댑터를 확보하는 것은 다릅니다. 텍스트 대화가 성공하더라도 도구 호출, 컨텍스트 처리, 클라이언트가 의존하는 기능까지 검증해야 해요.
DeepSeek Harness는 모델 어댑터를 교체할 수 있지만, 주소는 그중 하나일 뿐입니다
DeepSeek Harness 아키텍처는 모델 어댑터 교체를 허용해요. 개발 문서에 나오는 DEEPSEEK_API_KEY와 DEEPSEEK_BASE_URL은 DeepSeek 어댑터 설정 예시이며, 사용자 지정 주소를 설정하지 않으면 기본 서비스를 사용합니다.
다른 서비스에 연결할 때는 인증 방식, 메시지 역할, 도구 파라미터와 도구 결과가 어떻게 전달되는지도 확인해야 해요. 이런 규약이 맞지 않으면 주소를 계속 바꿔보는 대신 어댑터를 조정해야 합니다.
연결 제안: 먼저 APIYI apiyi.com을 통해 대상 모델의 일반 요청과 도구 호출을 검증한 다음, 구체적인 Agent를 검증하세요. 무료 테스트 크레딧, 모델 카탈로그 및 가격은 플랫폼의 현재 페이지를 기준으로 하며, 플랫폼 설명을 전체 Agent 호환성 보장으로 받아들이지 마세요.
Codex, Claude Code, DeepSeek Harness에서 모델 API를 먼저 검증하는 방법
아래 두 코드는 모델 서비스를 독립적으로 검증하기 위한 것이지, 세 제품의 설치나 설정을 다루는 튜토리얼이 아니에요. 예제는 환경에 OpenAI Python SDK와 API 키, 그리고 플랫폼에서 현재 호출할 수 있는 모델 식별자가 이미 준비되어 있다고 가정해요.
Codex, Claude Code, DeepSeek Harness 연동 전의 최소 요청
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["MODEL_API_KEY"],
base_url="https://api.apiyi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model=os.environ["MODEL_ID"],
messages=[{"role": "user", "content": "给出一个 AI 新闻选题，注明待核实事项。"}],
)
print(response.choices[0].message.content)
이 단계에서는 인증, 모델 식별자, 기본적인 메시지 왕복만 검증해요. 웹 검색을 하지 않기 때문에 출력을 이미 검증된 최신 뉴스로 볼 수 없고, Agent가 업무 도구 권한을 갖추고 있다는 것도 증명하지 못해요.
Codex, Claude Code, DeepSeek Harness 연동 전의 도구 호출 프로브
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["MODEL_API_KEY"],
base_url="https://api.apiyi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model=os.environ["MODEL_ID"],
messages=[{
"role": "user",
"content": "请调用 save_draft，把标题“待核实的 AI 新闻”保存为草稿。"
}],
tools=[{
"type": "function",
"function": {
"name": "save_draft",
"description": "保存选题草稿",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {"title": {"type": "string"}},
"required": ["title"],
"additionalProperties": False
}
}
}],
)
message = response.choices[0].message
for call in message.tool_calls or []:
print(call.function.name, call.function.arguments)
if not message.tool_calls:
print("未返回工具调用，需要继续检查模型能力或请求配置。")
이 코드는 도구 호출 요청만 출력할 뿐, 실제로 초안을 저장하지는 않아요. 호출이 반환되지 않았다고 해서 모델이 도구를 지원하지 않는다고 단정할 수는 없어요. 응답 내용, 플랫폼 문서, 요청 설정을 함께 살펴보면서 원인을 찾아야 해요.
진짜 Agent Loop에서는 인자 검증, 업무 인터페이스 실행, 도구 결과 반환, 그리고 최대 라운드 수·타임아웃·승인 설정까지 확인해야 해요. 두 프로브를 통과했더라도 실제 Agent에 필요한 스트리밍 응답, 다중 턴 도구 메시지, 예외 처리까지 계속 점검해야 해요.
Codex, Claude Code, DeepSeek Harness 중 업무 도구 연동에서 더 유연한 건 누구일까?
뉴스 워크플로에서 가장 중요한 확장은 대개 “인터넷에 접속할 수 있느냐”가 아니라, 신뢰할 수 있는 자료를 확보하고 필드 단위로 저장하며 중복 제출을 피할 수 있느냐예요. 검색, 브라우저 클릭, 데스크톱 제어는 서로 다른 능력이라서 어느 하나가 다른 하나를 대신할 수 없어요.
| 확장 요구 | Codex | Claude Code | DeepSeek Harness |
|---|---|---|---|
| 업무 도구 연동 | MCP, Plugins 등 | MCP, 데이터베이스 및 업무 서비스 연결 가능 | 도구 레지스트리와 플러그인 |
| 실행 전후 검사 | Hooks, SDK 등 방식 | Hooks, 도구 호출과 작업 결과 검사 가능 | 승인 및 실행 컴포넌트 커스터마이즈 가능 |
| 역할 분담과 세션 관리 | SDK, App Server로 작업과 세션 관리 | Subagents가 독립 컨텍스트와 도구 권한을 가질 수 있음 | 세션과 Agent Loop 교체 가능 |
| 자체 소프트웨어에 임베드 | SDK, App Server | Claude Agent SDK | SDK, 경량 런타임 설정 등 |
| 브라우저 조작 | 실제 브라우저 기능과 권한에 의존 | Chrome 등 환경과 권한에 의존 | 실험적 브라우저 프로바이더를 조립해 활성화해야 함 |
Codex의 SDK와 App Server는 “Agent를 내 애플리케이션에 붙이는” 상황을 살펴보기에 적합해요. 프롬프트 한 줄을 던지는 걸 넘어서 세션, 이벤트, 승인까지 처리해야 하니까요. 반면 Claude Code의 Hooks와 Subagents는 검증, 조사, 실행의 책임을 분리하기에 알맞아요. 다만 이런 확장 기능은 그 핵심 소스 코드를 수정하는 것과는 다르다는 점을 짚어야 해요.
DeepSeek Harness는 세션 기록, 명령 실행 백엔드, Agent Loop까지 더 깊게 바꿀 수 있어요. 다만 브라우저 서비스는 dsh-browser-use와 해당 프로바이더를 조립해야 하고, 관련 프로바이더는 실험적 기능에 속해요. 로그인 상태가 세션 로그에서 자동으로 복구되지 않으며, 이미 실행된 브라우저 조작은 작업을 취소한다고 해서 되돌릴 수 없어요.
그림에 나오는 모델 서비스는 APIYI apiyi.com을 통해 따로 테스트해 볼 수 있어요. 반면 업무 백엔드는 별도로 인터페이스, 자격 증명, 권한을 제공해야 해요. 엔지니어링 관점에서는 보통 안정적인 업무 API를 먼저 쓰고, 정말 인터페이스가 없을 때만 브라우저 자동 조작을 검토하는 게 좋아요.
Codex, Claude Code, DeepSeek Harness로 자동화 구축하기, 전원을 꺼도 계속 실행되는 건 누구일까?
“백그라운드 실행”은 작업이 현재 상호작용 화면을 차지하지 않는다는 뜻일 뿐, 클라우드에 이미 배포되었다는 의미는 아니에요. “클라우드에서 작업 한 번 완료” 역시 매일 자동으로 다시 시작된다는 뜻은 아니에요.
| 실행 방식 | Codex | Claude Code | DeepSeek Harness |
|---|---|---|---|
| 로컬 실행 | CLI는 로컬 환경에 의존 | 로컬 클라이언트는 본체 및 도구에 의존 | 로컬 실행은 프로세스에 의존 |
| 원격 실행 | Cloud가 호스팅 원격 환경 제공 | 구체적인 진입점과 원격 배포 조건 확인 필요 | 지속 실행 환경을 직접 배포 가능 |
| 백그라운드 작업 | Cloud, SDK 등 경로 | 백그라운드 Agent 등 기능 | Background Jobs, 로컬 백엔드는 실행 중인 프로세스에 의존 |
| 매일 트리거 | 스케줄링과 환경을 갖춰야 함 | 정기 실행 기능은 여전히 진입점과 실행 조건을 확인해야 함 | 스케줄링 컴포넌트 구성 필요, 정기 기능은 신중히 검증해야 함 |
| 외부 이벤트 | 앱 통합을 통해 처리 | MCP 등 방식으로 외부 이벤트 수신 | Webhook 컴포넌트로 자동화 시스템과 연동 가능 |
Codex Cloud는 개인 PC가 절전 상태에 들어간 후에도 이미 제출된 원격 작업을 계속 실행할 수 있어요. 하지만 원격 워크스페이스는 본체 PC와 같지 않아요. 코드, 의존성, 네트워크, 자격 증명은 여전히 클라우드 환경에서 구성해야 하죠.
Claude Code의 백그라운드 Agent는 전원을 끈 후에도 계속 실행된다고 일괄적으로 이해하면 안 돼요. DeepSeek Harness의 로컬 백그라운드 작업 역시 실행 중인 프로세스에 의존해요. Webhook과 백그라운드 컴포넌트가 있긴 하지만, 지속적인 스케줄링에는 여전히 배포, 복구, 모니터링이 필요해요.
뉴스 작업의 경우, 전원을 끈 후 콘텐츠를 제출할 수 있는지는 원격 환경이 회사 백엔드에 접근할 수 있는지에 달려 있어요. 공개 웹사이트, 내부망 시스템, 본체 PC에만 존재하는 로그인 상태는 각각 검증해야 하며, 한 번에 연결된다고 약속해서는 안 돼요.
Codex, Claude Code, DeepSeek Harness, 최종적으로 어떻게 선택할까?
| 당신의 최우선 목표 | 우선 검토 | 반드시 검증 |
|---|---|---|
| 뉴스 파이프라인을 빠르게 개발 | Codex 또는 Claude Code | 저장소, 테스트, 백엔드 인터페이스 사용 가능 여부 |
| 자체 비즈니스 소프트웨어에 통합 | Codex SDK／App Server, Claude Agent SDK, DeepSeek Harness SDK | 세션, 승인, 이벤트 및 오류 처리 |
| 모델과 실행 메커니즘을 자유롭게 수정 | DeepSeek Harness | 어댑터 호환성 및 유지보수 비용 |
| 개인 PC가 꺼진 후에도 실행 | Codex Cloud 또는 원격 환경 직접 배포 | 네트워크, 자격 증명 및 스케줄링 조건 |
| 프로덕션 백엔드 연결 | 먼저 격리된 테스트 환경에서 검증 | 최소 권한, 중복 제출 및 수동 검토 |
주된 목표가 소프트웨어를 인도하는 것이라면, 다시 말해 Agent 내부 메커니즘을 연구하는 것이 아니라면 Codex 또는 Claude Code를 먼저 선택하는 편이 작업 방향에 더 부합해요. 두 도구 사이에서 기능 목록만으로 우열을 가려서는 안 되고, 동일한 저장소, 동일한 백엔드 인터페이스, 동일한 인수 기준으로 처리하도록 해야 해요.
모델 어댑터, 도구 실행 백엔드, 그리고 Agent Loop를 반드시 교체해야 한다면 DeepSeek Harness를 중점적으로 검토할 가치가 있어요. 다만 공식적으로 Developer Preview로 표시되어 있고 아직 보안 감사가 완료되지 않았다고 명시하고 있으므로, 이미 프로덕션 수준의 보안성을 갖춘 소프트웨어로 간주해서는 안 됩니다.
일회성 가상 머신, 컨테이너 또는 전용 환경에서 먼저 테스트하고 파일, 네트워크, 자격 증명 권한을 제한하는 걸 권장해요. 샌드박스와 승인은 신뢰할 수 없는 작업을 실행할 때 유일한 보안 방어선이 될 수 없으며, 백엔드 쓰기 역시 먼저 초안으로 제한해야 해요.
Codex, Claude Code, DeepSeek Harness 자주 묻는 질문
Codex, Claude Code에 집계 API를 연결하면 제품 구독을 가질 수 있나요?
아니요. APIYI apiyi.com을 통해 모델을 호출하는 것은 모델 서비스 계층에 속하며, 이를 근거로 Codex나 Claude Code의 구독 권한이 있다고 유추할 수는 없어요. 그리고 클라이언트가 이 연결 경로를 지원하는지도 따로 확인해야 해요.
DeepSeek Harness에서 Base URL만 수정하면 모델을 완전히 바꿀 수 있나요?
보장할 수 없어요. 먼저 APIYI apiyi.com으로 요청 프로브를 해 보고, 그다음 어댑터의 메시지 프로토콜과 도구 호출을 검증해야 해요. 일반 텍스트 요청이 성공했다고 해서 전체 에이전트 기능이 호환된다는 뜻은 아니에요.
Codex, Claude Code, DeepSeek Harness가 회사 백엔드를 자동으로 채울 수 있나요?
업무 API가 있거나 브라우저 도구, 로그인 및 조작 권한이 갖춰진 조건이라면 시도해 볼 수 있어요. 이 글에서 말하는 회사 백엔드는 가정한 시나리오이며, 실제 접속이나 입력, 저장 결과를 검증하지는 않았어요.
DeepSeek Harness는 오픈소스인데 왜 보안 검증이 필요한가요?
소스 코드를 열람할 수 있다고 해서 이미 보안 감사를 마쳤다는 뜻은 아니에요. 모델이 생성한 코드와 명령을 실행할 수 있고, 권한이 부여된 파일과 네트워크, 자격 증명에 접근할 수도 있으므로 반드시 권한을 제한하고 격리된 환경에서 실행해야 해요.
Codex, Claude Code, DeepSeek Harness의 일일 자동화는 어떻게 검증하나요?
최소한 첫 실행, 반복 트리거, 자격 증명 만료, 도중 실패, 프로세스 재시작 후 복구를 테스트해야 해요. 쓰기 작업에는 고유한 작업 식별자를 사용해 재시도로 인한 중복 초안이 생기는 것을 피하고, 수동 검토 진입점을 남겨 두어야 해요.
Codex, Claude Code, DeepSeek Harness에서는 어떤 실질 지표를 비교해야 하나요?
작업 완료 여부, 사람의 개입 횟수, 오류 복구 상황, 실행 소요 시간, 실제 사용량을 기록해요. 모델 비용, 도구 비용, 실행 환경 비용을 각각 분리해서 기록해야 하며, 단일 모델 가격만으로 전체 워크플로 비용을 추론해서는 안 돼요.
Codex, Claude Code, DeepSeek Harness 핵심 요점
- 제품 선택: 먼저 직접 개발할지, 아니면 실행 시스템을 개조할지 결정해야 해요.
- 모델 연결: API 키와 주소를 설정할 수 있다고 해서 프로토콜까지 호환되는 건 아니에요.
- 도구 권한: 모델의 추론이 백엔드 로그인과 업무 권한 부여를 대신할 수는 없어요.
- 실행 환경: 로컬 백엔드, 클라우드 작업, 상시 스케줄링은 각각 따로 검증해야 해요.
- 공개 범위: Codex는 Harness를 이미 공개했지만, Claude Code의 핵심은 오픈소스가 아니에요.
- 보안 책임: DeepSeek Harness는 깊이 있게 수정할 수 있는 만큼 유지보수도 더 많이 필요해요.
Codex, Claude Code, DeepSeek Harness 정리: 목표를 먼저 정하고, 도구는 그다음
뉴스 기획 파이프라인을 직접 구축하려면 Codex나 Claude Code를 우선 검토하는 게 좋아요. 모델 어댑터와 실행 메커니즘을 수정해야 한다면 DeepSeek Harness를 중점적으로 살펴보세요. 매일 자동으로 실행해야 한다면 원격 환경, 영속 스케줄링, 실패 복구를 별도로 마련해야 해요.
먼저 APIYI apiyi.com으로 모델 호출 계층을 검증하고, 그다음 격리된 환경에서 업무 도구를 검증한 뒤 마지막으로 실제 백엔드에 연결해 보세요. 모델은 추론 능력을 결정하고, Agent 환경은 무엇을 호출할 수 있는지, 어떻게 실행하는지, 그리고 결과를 어떻게 전달하는지를 결정해요.
Codex, Claude Code, DeepSeek Harness 참고 자료
아래는 이번 자료에 포함된 공식 문서 목록이며, 검증 날짜는 게시 날짜를 의미하지 않습니다.
- Codex 오픈소스 및 플랫폼 통합:
developers.openai.com/blog/codex-as-a-platform. Harness, SDK, App Server, 그리고 관리형 서비스를 구분하는 데 활용했습니다. - Codex Cloud:
help.openai.com/en/articles/20001545-using-codex-cloud. 원격 작업 환경과 클라우드 작업 범위에 대한 설명입니다. - Claude Code 연결 방식:
code.claude.com/docs/en/getting-started. 공식 및 타사 Provider의 진입 범위에 대한 설명입니다. - Claude Code 확장 문서:
code.claude.com/docs/en/mcp,code.claude.com/docs/en/hooks,code.claude.com/docs/en/sub-agents. 도구 연동, 검사, 그리고 역할 분담에 대한 설명입니다. - DeepSeek Harness 공식 저장소:
github.com/deepseek-ai/deepseek-harness. 아키텍처, 개발, 브라우저, 그리고 보안 설명을 포함합니다.
작성자: APIYI 기술팀. 모델 인터페이스 연결 관련 문의는 APIYI apiyi.com에서 연락하실 수 있으며, 구체적인 Agent 호환성은 설정 검증 결과를 기준으로 합니다.
