DeepSeek Harness बनाम Claude Code बनाम Omnigent तुलना

DeepSeek Harness बनाम Claude Code बनाम Omnigent: आपको किसकी आवश्यकता है

DeepSeek Harness, Claude Code और Omnigent सभी को एजेंट हार्नेस कहा जाता है, और ये समस्या के अलग-अलग हिस्सों को हल करते हैं। DeepSeek Harness एक प्लगइन रनटाइम है जिसमें एक वेब UI (यूजर इंटरफेस) होता है जहाँ आप मॉडल प्रदान करते हैं। Claude Code एंथ्रोपिक (Anthropic) का एक टर्मिनल प्रोग्राम है जो एंथ्रोपिक मॉडल चलाता है। Omnigent डेटाब्रिक्स (Databricks) का एक ऑर्केस्ट्रेटर है जो स्वयं का एजेंट लूप लागू करने के बजाय Claude Code सहित अन्य हार्नेस को संचालित करता है। इनमें से कोई भी एक-दूसरे का सीधा विकल्प नहीं है, इसलिए यह प्रश्न महत्वपूर्ण है कि आप किस स्तर (layer) पर कमी महसूस कर रहे हैं।

जो मुख्य अंतर हैं वे आर्किटेक्चर, मॉडल कपलिंग, इंटरफेस, परिपक्वता और लाइसेंस हैं। नीचे दिए गए प्रत्येक संस्करण और तिथि की जाँच 18 अगस्त 2026 को की गई थी। तीन में से दो इतनी तेजी से विकसित हो रहे हैं कि किसी एक को चुनने से पहले आपको दोबारा जाँच कर लेनी चाहिए।

DeepSeek Harness क्या है, और प्लगइन मॉडल से आपको क्या लाभ मिलता है?

DeepSeek ने अगस्त 2026 में github.com/deepseek-ai/deepseek-harness पर DeepSeek Harness, या dsh, को प्रकाशित किया। रिपॉजिटरी का विवरण पूरे डिज़ाइन को चार शब्दों में स्पष्ट करता है: सब कुछ एक प्लगइन है। मॉडल एडाप्टर, टूल रजिस्ट्री, सेशन लॉग, सैंडबॉक्स और स्वयं एजेंट लूप, ये सभी प्लगइन्स हैं, जिन्हें Cordis पर निर्मित रनटाइम द्वारा लोड किया जाता है। इसे अपनाने की गति असामान्य रूप से तेज थी, और रिपॉजिटरी ने प्रकाशन के कुछ ही दिनों के भीतर 150,000 स्टार्स पार कर लिए (18 अगस्त 2026 को जांचा गया)।

DeepSeek Harness वर्तमान में डेवलपर प्रीव्यू में है और इसमें तेजी से बदलाव हो रहे हैं। इसमें संगतता (compatibility) को तोड़ने वाले बदलाव होंगे।

यह README की अपनी चेतावनी है, और इस तुलना में यह सबसे महत्वपूर्ण वाक्य है। आज आप प्लगइन API (application programming interface) के लिए जो कुछ भी लिखेंगे, उसे भविष्य में फिर से लिखने की अपेक्षा रखें।

इसे npx के साथ शुरू करें, जिसके लिए Node.js का इंस्टॉल होना आवश्यक है:

npx @deepseek-ai/dsh web

यह कमांड अपना URL प्रिंट करता है। डिफ़ॉल्ट रूप से वेब UI http://127.0.0.1:3080 पर सर्व होता है। सोर्स से बिल्ड करने के लिए pnpm का उपयोग करें:

git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git
cd deepseek-harness
pnpm install
pnpm run build
pnpm dsh web

dsh web, dsh --profile web का संक्षिप्त रूप है। एक प्रोफाइल $DSH_HOME/profiles/ के अंतर्गत एक डायरेक्टरी होती है, और लॉन्चर आपके द्वारा नामित प्रोफाइल को बूट करता है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि इसमें एक हेडलेस प्रोफाइल भी है: dsh --profile headless "job" एक पर्सिस्टेड सेशन चलाता है, परिणाम प्रिंट करता है और बाहर निकल जाता है, जो कि cron जॉब या बिल्ड स्टेप के लिए आवश्यक प्रारूप है। --profile और --patch जैसे लॉन्चर फ्लैग्स को एप्लिकेशन के अपने तर्कों (arguments) से पहले आना चाहिए, क्योंकि लॉन्चर हैंडऑफ पर पार्सिंग रोक देता है। --port जैसा फ्लैग लॉन्चर का नहीं, बल्कि बूट किए गए प्रोफाइल का हिस्सा है, इसलिए इसका स्थान मायने रखता है। प्लगइन्स को pnpm पर तर्क फॉरवर्ड करके मैनेज किया जाता है, जैसा कि dsh plugin --profile web add <package> में है।

Claude Code क्या है, और यह एक टर्मिनल प्रोग्राम क्यों है?

Claude Code, Anthropic का अपना CLI (कमांड लाइन इंटरफेस) एजेंट है। इस प्रोडक्ट में कोई वेब UI नहीं है। यह आपके टर्मिनल में, उस डायरेक्टरी के भीतर चलता है जिस पर आप काम करना चाहते हैं, यही कारण है कि यह सर्वर सेशन के लिए बहुत उपयुक्त है। macOS, Linux और WSL पर इंस्टॉलेशन केवल एक कमांड से होता है:

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
claude --version

एक सफल इंस्टॉलेशन वर्जन और प्रोडक्ट का नाम प्रिंट करता है, उदाहरण के लिए 2.1.211 (Claude Code)। यदि यह विफल हो जाता है, तो claude doctor बिना सेशन शुरू किए रीड-ओनली इंस्टॉलेशन और सेटिंग्स डायग्नोस्टिक्स प्रिंट करता है। इसका एक npm पैकेज भी है, npm install -g @anthropic-ai/claude-code, जिसे v2.1.198 के अनुसार Node.js 22 या उसके बाद के वर्जन की आवश्यकता होती है। यह वही नेटिव बाइनरी इंस्टॉल करता है, इसलिए इंस्टॉल किया गया claude रनटाइम पर आपके Node.js का उपयोग नहीं करता है। Anthropic, Debian, Ubuntu, Fedora, RHEL और Alpine के लिए साइन्ड apt, dnf और apk रिपॉजिटरी भी प्रकाशित करता है, जो कॉन्फ़िगरेशन मैनेजमेंट द्वारा प्रबंधित सर्वर के लिए बेहतर विकल्प है, क्योंकि अपडेट आपके सामान्य अपग्रेड वर्कफ़्लो के माध्यम से प्राप्त होते हैं।

Claude Code के लिए Pro, Max, Team, Enterprise या Console अकाउंट की आवश्यकता होती है। फ्री Claude.ai प्लान में इसका एक्सेस शामिल नहीं है। Claude सब्सक्रिप्शन और API बिलिंग के बीच निर्णय लेना, टूल के भीतर की किसी भी सेटिंग की तुलना में आपके खर्च को अधिक प्रभावित करता है।

Omnigent क्या है, और meta-harness क्या orchestrate करता है?

Databricks ने जून 2026 में Omnigent की घोषणा की और इसे Apache 2.0 licence के तहत release किया। यह खुद को एक meta-harness कहता है। यह कोई agent loop implement नहीं करता है। यह उन agents को संचालित करता है जो पहले से मौजूद हैं: Claude, Codex, Cursor, OpenCode, Hermes, Pi और OpenAI का agents SDK (software development kit)। इनमें से कई harness सूची में दो बार दिखाई देते हैं, एक बार उस रूप में जो vendor के SDK से बात करता है और दूसरी बार native रूप में जो vendor के वास्तविक terminal program को wrap करता है।

एक agent एक YAML file है, जहाँ YAML एक plain text configuration format है:

name: my_agent
prompt: You are a helpful data analyst.

executor:
  harness: claude-sdk

tools:
  word_count:
    type: function
    callable: mypackage.mymodule.word_count
  docs:
    type: mcp
    url: https://example.com/mcp
  researcher:
    type: agent
    prompt: Search for relevant information.

executor.harness लाइन पूरे project का मुख्य बिंदु है। claude-sdk को codex में बदलें और वही prompt उन्हीं tools के साथ किसी अन्य vendor पर run हो जाएगा। एक tool एक Python function, एक MCP (model context protocol) server, या कोई अन्य agent होता है, और यही वह तरीका है जिससे multi-agent कार्य को व्यक्त किया जाता है: एक sub-agent केवल एक tool है। यदि आपने यह तय नहीं किया है कि skills, MCP servers और rules files कहाँ संबंधित हैं, तो agent skills, MCP और rules files के बीच का अंतर पहले पढ़ना उचित है, क्योंकि Omnigent उस harness की विशेषताओं को inherit करता है जो इसके नीचे काम कर रहा है।

shipped example इस विचार को स्पष्ट करता है। Polly एक coding orchestrator है जो खुद कोई code नहीं लिखता है। यह योजना बनाता है, समानांतर git worktrees में coding sub-agents को काम सौंपता है, और फिर प्रत्येक diff को एक अलग vendor के model पर चल रहे reviewer के पास भेजता है।

इसे published script के साथ install करें:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/omnigent-ai/omnigent/main/scripts/install_oss.sh | sh

या इसे manually install करें, जिसके लिए Python 3.12 या उससे नया version चाहिए:

uv tool install omnigent
omnigent setup
omnigent start

pip install "omnigent" भी काम करता है, और extras को सामान्य तरीके से uv tool install "omnigent[databricks,modal]" के साथ select किया जाता है। omnigent setup credentials और defaults को collect करता है। omnigent start server को start करता है, machine को host के रूप में register करता है, और http://localhost:6767 पर एक web UI serve करता है। omnigent server status और omnigent stop अन्य दो commands हैं जिनका आप प्रतिदिन उपयोग करेंगे। एक साधारण omnigent server को start किए बिना एक interactive session खोलता है।

dependency सूची उस one-line installer से लंबी है जो दिखाई देती है: Python 3.12 या उससे नया, git, Node.js 22 LTS (long term support) या उससे नया, npm और pnpm के साथ, native terminal wrappers के लिए tmux, और Linux sandbox के लिए bubblewrap (bwrap)। यह design का सीधा परिणाम है। Omnigent को vendor CLIs को खुद install और supervise करना पड़ता है, इसलिए यह Python software है जिसका काम Node.js software को run करना है।

मॉडल कौन प्रदान करता है और इसका भुगतान कौन करता है?

यह वह धुरी है जिसके सबसे बड़े व्यावहारिक परिणाम होते हैं, और तीनों उत्तर वास्तव में भिन्न हैं।

DeepSeek Harness 'bring-your-own' (अपनी सेवा स्वयं लाएं) मॉडल पर आधारित है। स्थापित प्रदाता कैटलॉग में Anthropic, OpenAI, Bedrock, Vertex, Azure और Codex शामिल हैं। एक कस्टम प्रदाता प्रविष्टि में लोअरकेस प्रदाता आईडी, एक डिस्प्ले नाम, एक बेस URL, एक API प्रोटोकॉल, एक क्रेडेंशियल और कम से कम एक मॉडल की आवश्यकता होती है, जिसके माध्यम से आप इसे कंपनी गेटवे या सेल्फ-होस्टेड सर्वर की ओर निर्देशित करते हैं। कुंजियाँ $DSH_HOME/.credentials.yaml में लिखी जाती हैं, और $DSH_HOME/settings.yaml केवल उनका संदर्भ रखता है, जिसका अर्थ है कि सेटिंग्स फ़ाइल साझा करने के लिए सुरक्षित है लेकिन क्रेडेंशियल्स फ़ाइल नहीं है। एक गेटवे प्रविष्टि इसके बजाय एक एनवायरनमेंट वेरिएबल का नाम दे सकती है, जिसमें apiKeyEnv: GATEWAY_API_KEY जैसी लाइन हो। प्रोजेक्ट के नाम के बावजूद, इसमें कुछ भी आपको DeepSeek के अपने मॉडल का उपयोग करने के लिए बाध्य नहीं करता है।

Claude Code डिज़ाइन के अनुसार एक वेंडर से जुड़ा हुआ है। आप एक भुगतान किए गए खाते के साथ लॉग इन करते हैं, या आप ANTHROPIC_API_KEY सेट करते हैं और Claude Code ब्राउज़र खोलने के बजाय उस कुंजी को स्वीकृत करने के लिए आपसे एक बार प्रॉम्प्ट करता है। यह दूसरा तरीका है जो हेडलेस सर्वर पर काम करता है। जो संगठन पहले से ही कहीं और क्षमता खरीदते हैं, वे Amazon Bedrock, Google Cloud के Agent Platform या Microsoft Foundry के माध्यम से रूट कर सकते हैं।

Omnigent को उस हार्नेस की आवश्यकता होती है जो इसके नीचे काम करता है, जिसे omnigent setup द्वारा एकत्रित किया जाता है। यह API कुंजियों, मौजूदा CLI सब्सक्रिप्शन, OpenAI-संगत या Anthropic-संगत गेटवे, और Databricks वर्कस्पेस को स्वीकार करता है। एक मेटा-हार्नेस की वास्तविक लागत यही है: एक मशीन अंततः हर वेंडर के क्रेडेंशियल्स को रखती है। उस मशीन के सार्वजनिक इंटरनेट के संपर्क में आने से पहले AI एजेंट की पहुंच से सीक्रेट्स को कैसे दूर रखें पढ़ें।

अगस्त 2026 तक, प्रत्येक की परिपक्वता (maturity) क्या है?

Claude Code 2025 से सामान्य रूप से उपलब्ध है और अगस्त 2026 तक यह 2.1.x लाइन पर है। यह बैकग्राउंड में स्वतः अपडेट होता है, latest और stable रिलीज चैनल प्रदान करता है, GPG-signed रिलीज मैनिफेस्ट प्रकाशित करता है, और उन संगठनों के लिए minimumVersion पिन का दस्तावेजीकरण करता है जिन्हें न्यूनतम संस्करण की आवश्यकता होती है। यह उस उत्पाद का प्रोफाइल है जिसे लोग पहले से ही प्रोडक्शन में चला रहे हैं।

Omnigent जून 2026 से सार्वजनिक है, अभी भी 0.x सीरीज में है, और इसका README इसे अल्फा के रूप में वर्णित करता है। हार्नेस लिस्ट और YAML स्कीमा दोनों में बदलाव की अपेक्षा रखें। यह उपयोग करने योग्य है, लेकिन अभी स्थिर नहीं है।

DeepSeek Harness इन सबमें सबसे नया है। इसे अगस्त 2026 में, इस तुलना के लिखे जाने से कुछ दिन पहले ही प्रकाशित किया गया था, और इसका अपना README संगतता को तोड़ने वाले बदलावों (compatibility-breaking changes) का वादा करता है। बहुत अधिक स्टार काउंट आपको यह बताता है कि कई लोग इसे देख रहे हैं। यह आपको यह नहीं बताता कि प्लगइन API स्थिर हो गया है या नहीं।

प्रत्येक का लाइसेंस क्या है?

DeepSeek Harness MIT लाइसेंस के अंतर्गत है, और इसके तीसरे पक्ष के लाइसेंस THIRD_PARTY_NOTICES.md में बताए गए हैं। Omnigent Apache 2.0 लाइसेंस के अंतर्गत है। Claude Code ओपन सोर्स नहीं है: यह Anthropic का एक व्यावसायिक उत्पाद है, और इसे चलाने के लिए एक सशुल्क खाते या बिल किए गए API एक्सेस की आवश्यकता होती है। यदि आपकी आवश्यकता यह है कि आप कोड की हर पंक्ति को पढ़ सकें और उसमें सुधार कर सकें, तो किसी भी फीचर की तुलना करने से पहले ही Claude Code को बाहर कर दिया जाता है। यदि आपकी आवश्यकता यह है कि टूल बिना आपके ध्यान दिए अगले महीने भी काम करता रहे, तो यह आवश्यकता दूसरी दिशा की ओर इशारा करती है।

VPS पर इनमें से प्रत्येक को चलाने के लिए क्या आवश्यक है?

Claude Code तीनों में सबसे सरल है। इसे install करें, log in करें और इसे tmux के अंदर चलाएं ताकि SSH (secure shell) connection कटने पर भी session बना रहे। Anthropic के अनुसार इसके लिए 4 GB RAM (random access memory) या उससे अधिक, और Ubuntu 20.04 या बाद के, Debian 10 या बाद के, या Alpine 3.19 या बाद के वर्ज़न पर x64 या ARM64 processor की आवश्यकता होती है। Alpine पर आपको पहले bash, curl, libgcc, libstdc++ और ripgrep install करने होंगे, क्योंकि इनके बिना install command not found error के साथ fail हो जाती है। VPS पर tmux के अंदर Claude Code चलाना session handling को विस्तार से कवर करता है।

DeepSeek Harness के लिए Node.js और उसके web UI पर point करने वाला एक browser चाहिए। README में बिना किसी न्यूनतम वर्ज़न का नाम लिए Node.js की मांग की गई है, इसलिए Node 22 LTS एक सुरक्षित विकल्प है, क्योंकि आसपास का ecosystem इसी को target करता है। port 3080 को public न करें। सर्वर को 127.0.0.1 पर रहने दें और अपने laptop से port forward करें:

ssh -N -L 3080:127.0.0.1:3080 you@your-vps

फिर स्थानीय रूप से http://127.0.0.1:3080 खोलें। VPS पर पूर्ण DeepSeek Harness install profile layout और plugin commands को कवर करता है।

Omnigent सबसे भारी है, क्योंकि यह अन्य लोगों के CLIs को install और supervise करता है। इसे एक ही box पर Python 3.12, Node.js 22, npm, pnpm, tmux और bubblewrap चाहिए, और इसके ऊपर आप जो भी vendor CLI enable करेंगे, यह उसे भी download करेगा। इसके port को भी उसी तरह forward करें:

ssh -N -L 6767:127.0.0.1:6767 you@your-vps

ऐसे सर्वर के लिए जिसे अन्य लोग इस्तेमाल करते हैं, समर्थित तरीका deploy/ के अंतर्गत Docker deployment है, जो डिफ़ॉल्ट रूप से multi-user accounts को enable करता है। यही व्यवहार मैन्युअल रूप से शुरू किए गए सर्वर पर OMNIGENT_AUTH_ENABLED=1 set करके उपलब्ध है, और OIDC (OpenID Connect) login Google, GitHub, Okta और Microsoft के साथ काम करता है। Omnigent multi-agent harness guide sandbox providers को कवर करता है, जो तब महत्वपूर्ण हो जाते हैं जब agents disk पर लिखना शुरू करते हैं।

आपके सर्वर के पब्लिक IP एड्रेस पर वेब UI खाली क्यों दिखाई देता है?

दोनों वेब हार्नेस डिफ़ॉल्ट रूप से लूपबैक पर लिसन करते हैं, और सबसे स्पष्ट कदम उन्हें 0.0.0.0 पर बाइंड करना और पोर्ट खोलना होता है। यहाँ दो अलग-अलग चीजें विफल हो जाती हैं। पहली सुरक्षा है: इनमें से कोई भी अपने डिफ़ॉल्ट लोकल मोड में ऑथेंटिकेशन के साथ नहीं आता है, इसलिए खुला पोर्ट आपके VPS पर एक खुला शेल बन जाता है। दूसरी एक ब्राउज़र नियम है जो लोगों को हैरान कर देता है। crypto.randomUUID() केवल एक सुरक्षित संदर्भ में परिभाषित होता है, जिसका अर्थ है HTTPS (हाइपरटेक्स्ट ट्रांसफर प्रोटोकॉल सिक्योर), localhost या 127.0.0.1। यदि आप उसी UI को http://203.0.113.10:3080 जैसे सादे एड्रेस पर लोड करते हैं, तो ब्राउज़र कंसोल यह रिपोर्ट करता है:

TypeError: crypto.randomUUID is not a function

इसके बाद पेज आंशिक रूप से रेंडर होता है या बिल्कुल नहीं होता, क्योंकि कुछ भी ड्रा होने से पहले सेशन निर्माण विफल हो जाता है। सर्वर पर कुछ भी खराब नहीं है, और लॉग्स में सामान्य रिक्वेस्ट दिखाई देगी। ब्राउज़र द्वारा ओरिजिन को विश्वसनीय नहीं माना जाता है, इसलिए फ्रंट एंड जिस फंक्शन पर निर्भर करता है, वह कभी परिभाषित ही नहीं हुआ। एक SSH टनल इसे बिना किसी सर्टिफिकेट के ठीक कर देती है, क्योंकि 127.0.0.1 को एक सुरक्षित संदर्भ माना जाता है। एक रिवर्स प्रॉक्सी जो वास्तविक TLS (ट्रांसपोर्ट लेयर सिक्योरिटी) सर्टिफिकेट रखती है, वह भी इसे ठीक कर देती है, और फिर आपको स्वयं ऑथेंटिकेशन जोड़ना होगा।

आपकी आवश्यकता के अनुसार कौन सा सही है?

यदि आप एक ऐसा कोडिंग एजेंट चाहते हैं जो आज काम करे, आप Anthropic को भुगतान करने के लिए तैयार हैं, और आप पहले से ही टर्मिनल में काम करते हैं, तो Claude Code चुनें। इन तीनों में से यही एकमात्र तैयार कमर्शियल प्रोडक्ट है, न कि कोई प्रीव्यू।

यदि प्लगइन मॉडल ही मुख्य उद्देश्य है, तो DeepSeek Harness चुनें: आप मॉडल एडाप्टर, सैंडबॉक्स या एजेंट लूप को बदलना चाहते हैं, और आप यह स्वीकार करते हैं कि जिस इंटरफेस पर आप काम करेंगे वह बदल सकता है। इसका प्रोवाइडर कैटलॉग Anthropic और OpenAI दोनों को कवर करता है, इसलिए इसे चुनना DeepSeek के मॉडल्स पर नहीं, बल्कि रनटाइम पर दांव लगाने जैसा है।

यदि आप पहले से ही एक से अधिक एजेंट CLI चला रहे हैं और आपकी वास्तविक समस्या समन्वय (coordination) है, तो Omnigent चुनें: इसमें पॉलिसी, सैंडबॉक्सिंग, दूसरे वेंडर के मॉडल द्वारा समीक्षा, और एक साझा सत्र जिसे अन्य लोग देख सकते हैं, जैसी सुविधाएँ हैं। यह आपके स्टैक में एक अतिरिक्त परत जोड़ता है, और जिस परत की आपको आवश्यकता नहीं है, वह खराब भी हो सकती है। यदि आपकी समन्वय समस्या इससे छोटी है, तो एक ही मशीन पर दो Claude Code सत्र बीच में किसी ऑर्केस्ट्रेटर के बिना एक-दूसरे को संदेश भेज सकते हैं।

यदि आप अभी भी शॉर्टलिस्ट कर रहे हैं, तो Mimo Code AI कोडिंग एजेंट उसी टर्मिनल-एजेंट श्रेणी में आता है जिसमें Claude Code है, और डिस्पोजेबल VM में कोडिंग एजेंट चलाना विषय पर पढ़ना उपयोगी है, चाहे आप कोई भी चुनें, क्योंकि इन तीनों में से कोई भी एक लापरवाह rm -rf को अपने आप सुरक्षित नहीं बनाता है। इन तीनों में से कोई भी यह तय नहीं करता है कि एजेंट कितना बड़ा diff प्रस्तावित करता है, जो कि प्रॉम्प्ट-स्तर का प्रश्न है, इसलिए एजेंट को सबसे छोटे कार्यशील बदलाव की ओर प्रेरित करने का कौशल उस हार्नेस के ऊपर लागू करना सार्थक है जिसे आप चुनते हैं।

FAQ

क्या Claude Code का उपयोग करने के लिए मुझे Anthropic के पेड प्लान की आवश्यकता है?

हाँ। Claude Code के लिए Pro, Max, Team, Enterprise या Console अकाउंट की आवश्यकता होती है, और फ्री Claude.ai प्लान में इसका एक्सेस शामिल नहीं है। Headless VPS पर, पहली बार चलाने से पहले ANTHROPIC_API_KEY सेट करें: इसके बाद Claude Code आपसे ब्राउज़र खोलने के बजाय उस की (key) को स्वीकृत करने के लिए एक बार प्रॉम्प्ट करेगा। जिन संगठनों के पास अन्यत्र क्षमता है, वे इसके बजाय Amazon Bedrock, Google Cloud's Agent Platform या Microsoft Foundry का उपयोग कर सकते हैं।

क्या DeepSeek Harness, Claude या OpenAI मॉडल्स को चला सकता है?

हाँ। इंस्टॉल किया गया प्रोवाइडर कैटलॉग Anthropic, OpenAI, Bedrock, Vertex, Azure और Codex को कवर करता है, और आप Settings के अंतर्गत Models में प्रति प्रोवाइडर एक की (key) जोड़ते हैं। कैटलॉग के बाहर की कोई भी चीज़ कस्टम प्रोवाइडर के रूप में जोड़ी जाती है, जिसके लिए लोअरकेस प्रोवाइडर आईडी, बेस URL, API प्रोटोकॉल, क्रेडेंशियल और कम से कम एक मॉडल की आवश्यकता होती है। कीज़ (keys) $DSH_HOME/.credentials.yaml में स्टोर की जाती हैं जबकि $DSH_HOME/settings.yaml में केवल एक रेफरेंस होता है, इसलिए क्रेडेंशियल्स फाइल का अलग से बैकअप लें और इसे वर्जन कंट्रोल से बाहर रखें।

क्या Omnigent, Claude Code की जगह लेता है?

नहीं। Omnigent, Claude Code को चलाता है। इसकी हार्नेस लिस्ट में Claude, Codex, Cursor, OpenCode, Hermes और Pi शामिल हैं, और एक एजेंट अपनी YAML फाइल में एक सिंगल harness: लाइन के साथ इनमें से किसी एक को चुनता है। आप अभी भी स्वयं अंडरलाइंग CLI को इंस्टॉल और ऑथेंटिकेट करते हैं। Omnigent इसके ऊपर ऑर्केस्ट्रेशन, पॉलिसी और सैंडबॉक्सिंग जोड़ता है, इसलिए यह अपनी डिपेंडेंसीज़ का उपयोग तभी करता है जब आप एक से अधिक एजेंट या एक से अधिक वेंडर चला रहे हों।

मेरे सर्वर के पब्लिक IP एड्रेस पर DeepSeek Harness वेब UI खाली क्यों दिखाई देता है?

क्योंकि एक प्लेन HTTP ऑरिजिन एक सुरक्षित संदर्भ (secure context) नहीं है, इसलिए वहां crypto.randomUUID() अपरिभाषित है, और ब्राउज़र कंसोल TypeError: crypto.randomUUID is not a function रिपोर्ट करता है। सेशन क्रिएशन विफल हो जाता है, इसलिए पेज आंशिक रूप से या बिल्कुल भी रेंडर नहीं होता है जबकि सर्वर लॉग सामान्य दिखते हैं। पोर्ट को SSH के माध्यम से ssh -N -L 3080:127.0.0.1:3080 you@your-vps के साथ फॉरवर्ड करें और http://127.0.0.1:3080 खोलें, क्योंकि लूपबैक एक सुरक्षित संदर्भ के रूप में गिना जाता है। एक वास्तविक TLS सर्टिफिकेट वाला रिवर्स प्रॉक्सी भी काम करता है, और तब आपको स्वयं ऑथेंटिकेशन जोड़ना होगा।

इन हार्नेस के लिए VPS को कितनी RAM की आवश्यकता होती है?

Anthropic, Claude Code के लिए 4 GB या उससे अधिक की अनुशंसा करता है। न तो DeepSeek Harness और न ही Omnigent कोई निश्चित आंकड़ा प्रकाशित करते हैं, इसलिए अनुमान लगाने के बजाय मापें। तीनों मामलों में मॉडल रिमोटली चलता है, इसलिए हार्नेस स्वयं इन्फरेंस के बजाय प्रोसेस सुपरविजन और फाइल वर्क कर रहा होता है। बॉक्स का आकार वास्तव में इस बात से निर्धारित होता है कि एजेंट उस पर क्या काम करता है, जैसे कि बिल्ड और टेस्ट सूट। Omnigent सबसे अधिक संसाधनों की मांग करता है, क्योंकि Python, Node.js, tmux और आपके द्वारा सक्षम किया गया प्रत्येक वेंडर CLI एक ही मशीन पर चलते हैं।