Ollama が、DeepSeek のオープンソース エージェント フレームワークである DeepSeek Harness (dsh) をサポートしました。これにより、ローカルやクラウドのモデルを使ったエージェント環境の構築が劇的に簡単になります。
Ollama が DeepSeek Harness (dsh) をサポート
Ollama は、DeepSeek のオープンソース エージェント フレームワークである DeepSeek Harness (dsh) をサポートしました。これにより、コマンド一つでローカルおよびクラウド上のモデルを用いた DeepSeek Harness のセットアップが可能になります。事前の複雑な設定は不要で、Ollama で利用可能なモデルをそのまま活用できます。
導入方法とエージェントの動作確認について
導入の手順は非常に簡単です。Ollama をダウンロードした後、以下のコマンドを実行するだけで開始できます。
ollama launch dshもし DeepSeek Harness がまだインストールされていない場合は、Ollama が自動的にインストールを行い、モデルの接続も自動的に完了します。
また、エージェントがどのように動作しているかを確認できる機能も備わっています。Trajectory タブを開くと、セッションのトレース（対話のターン、コンテキスト、ツール呼び出しの履歴）をタイムライン形式で表示できます。これにより、最初のプロンプトから最終的な回答に至るまでのエージェントのプロセスを詳細に追跡することが可能です。
さらに、Web 検索機能も DeepSeek Harness 内に組み込まれています。モデルが最新の情報を必要とした際、Ollama が自律的に検索を行い、その結果を直接返します。この Web 検索機能を利用するために、MCP サーバや API キーを用意する必要はありません。
この機能を利用するメリット
このアップデートは、以下のようなユーザーに特に大きなメリットをもたらします。
- AI エージェントの動作検証を行いたい開発者：エージェントの思考プロセスを可視化できるため、挙動の分析やデバッグが容易になります。
- 設定の手間を最小限に抑えたいユーザー：追加の複雑な設定なしで、簡単にエージェント環境を構築できます。
- 高度な検索機能を活用したいユーザー：API キーの管理などの手間なく、Web 検索機能を備えたエージェントをすぐに利用できます。
まとめ
Ollama による DeepSeek Harness のサポートにより、ローカル環境でのエージェント活用がより身近になりました。ぜひ、効率的なエージェント構築の実験に活用してみてください。
※ 本記事は、Ollama から届くメールをトリガーとして、n8n とローカル LLM（Ollama / gemma4:26b）を連携させ、Mac mini M4（32GB）上で記事生成を自動化した実験の記録です。生成プロセス〜公開において人間による確認と微調整は行っていますが、内容に誤りを含む可能性があるため、正確な情報は必ず公式情報をご確認ください。
