MIT ライセンス・DeepSeek ネイティブのコーディングエージェント。単一 Go バイナリで、ターミナル・デスクトップ・ブラウザ・エディタ（ACP）の 4 入口に対応。単独動作で、README に DeepSeek Harness（dsh）統合の記載なし。
DSH 統合
エコシステム関連
作者による申告
安全性監査
未監査
最終検証日
2026-08-21
ライセンス
MIT
01どんなタスクに使えるのか？
Run long autonomous coding tasks from the terminal with an agent you can leave running
Code changes produced by a single local engine, guarded by plan mode, permissions, a workspace sandbox and per-turn checkpoints so runs stay readable and undoable
Developers who want a DeepSeek-native coding agent for long unattended terminal sessions
Drive the same local Reasonix engine from your editor
Native chat, editor context, tool-call approvals, model selection and workspace sessions in VS Code / VSCodium / Eclipse Theia via the `reasonix acp` backend
Developers who prefer coding-agent sessions inside their editor instead of a separate terminal
02DeepSeek Harness への導入方法
前提条件
- npm on any supported platform, or Homebrew on macOS, for the prebuilt native binary path
- Go 1.25+ only if building the CLI from source (desktop builds additionally need Node 24+, pnpm 10 and the Wails CLI)
インストール手順
- 01
Install the CLI: `npm i -g reasonix` (any OS; pulls the prebuilt native binary) or `brew install esengine/reasonix/reasonix` (macOS)
$ npm i -g reasonix
- 02
Run `reasonix setup` to configure a provider and model
- 03
Start an interactive session with `reasonix`, or run a one-off task with `reasonix run "implement the TODOs in main.go"`
導入成功の確認
作者は未記載
03DSH 統合と能力の範囲
Standalone DeepSeek-native coding agent — the README describes no DeepSeek Harness (dsh) integration; ecosystem-level relation via the built-in DeepSeek model preset
Autonomous coding runs across four entry points
a task or prompt from the terminal CLI/TUI, desktop app, browser, or an editor over ACP→code changes from one local engine, with plan mode, permissions, a workspace sandbox and per-turn checkpoints
the agent writes and modifies project files in your workspace during a runmodel calls go to the configured provider endpoint over the networkConfig-driven multi-model engine
a `reasonix.toml` declaring providers, the agent, enabled tools and plugins→no hardcoded models — DeepSeek as a preset, any OpenAI-compatible endpoint as a config entry, optional executor + planner pair in separate cache-stable sessions
MCP servers and Extension Protocol plugins
MCP servers or Extension Protocol v1 sidecars declared in the config→extra tools, prompts and resources from MCP; sidecars can intercept runtime events, contribute Providers and structured UI, and ship versioned plugin packages
extension sidecars can intercept runtime eventsCache-aware context maintenance
a long-running session against prefix-cache-friendly endpoints→a small stable environment summary injected at startup; stale tool output snipped/pruned before summary compaction
04誰に向いているのか？使うべきでない場面は？
向いている用途
- Developers who want a DeepSeek-native coding agent for long unattended terminal sessions
- Developers who prefer coding-agent sessions inside their editor instead of a separate terminal
不向きな用途
- Reasonix does not work out of the box without a model provider: you must run `reasonix setup` to configure a provider and model before starting a session, and all generation traffic goes to that configured endpoint.
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- Reasonix does not work out of the box without a model provider: you must run `reasonix setup` to configure a provider and model before starting a session, and all generation traffic goes to that configured endpoint.
- Prebuilt binaries cover darwin/linux/windows × amd64/arm64, but building from source requires Go 1.25+ (pinned toolchain), and the desktop build additionally needs Node 24+, pnpm 10 and the Wails CLI.
- The README describes no DeepSeek Harness (dsh) integration: Reasonix is a standalone agent, so there is no documented in-harness install path — its DeepSeek relation is that DeepSeek ships as a built-in model preset.
MIT · actively maintained (latest release desktop-v1.31.0, 2026-08-20)
06よくある質問
DeepSeek Reasonix はどうやってインストールしますか？
`npm i -g reasonix`（どの OS でも可、ビルド済みネイティブバイナリを取得）または macOS では `brew install esengine/reasonix/reasonix` を実行し、`reasonix setup` でプロバイダとモデルを設定します。GitHub の各リリースには darwin/linux/windows × amd64/arm64 のビルド済みアーカイブと SHA256SUMS が含まれます。
DeepSeek Harness（dsh）と統合できますか？
README に dsh 統合の記載はありません。Reasonix は単独で動作するエージェントで、DeepSeek エコシステムとの関連は、DeepSeek が組み込みモデルプリセットとして同梱され、任意の OpenAI 互換エンドポイントを reasonix.toml の設定項目として追加できる点です。
VS Code の中で使えますか？
使えます。まず CLI をインストールしてから、Visual Studio Marketplace または Open VSX Registry で拡張機能 `SivanLiu.reasonix-agent` を追加します。ローカルの `reasonix acp` バックエンドを起動し、ネイティブチャット、エディタコンテキスト、ツール呼び出し承認、モデル選択、ワークスペースセッションを提供します。
モデルとツールはどう設定しますか？
プロバイダ、エージェント、有効なツール、プラグインはすべて `reasonix.toml` に宣言し、ハードコードされたモデルはありません。任意で 2 つのモデル（エグゼキュータ＋プランナ）をキャッシュ安定の別セッションで同時実行でき、MCP サーバーはツール・プロンプト・リソースを提供できます。
長時間の自律実行の安全性はどう担保されますか？
プランモード、権限制御、ワークスペースサンドボックス、ターンごとのチェックポイントにより、長時間の自律実行も読み取り・取り消しが可能な状態に保たれます。エンジン全体が自己完結した静的バイナリで、ターゲットマシンにはバイナリ本体以外何もインストール不要です。
07関連する DSH ワークフロー
mnemon
by mnemon-dev
LLM が監督する AI エージェント向け永続メモリ。グラフベースの想起、セッション横断の知識、単一バイナリで動作し、DeepSeek Harness、Claude Code、OpenClaw などに対応
phi
by pulseaiclub
pi 製コーディングエージェント。∞ プロバイダー、サブエージェント、hashline 編集、パーミッションゲート
sivtr
by ariestar
人間とエージェントのための統合エージェントメモリワークスペース
baro
by jigjoy-ai
目標からプルリクエストまでを自動化するCLI。Mozaikランタイム上で複数のAIコーディングエージェントを並行実行するサンドボックスも提供します。
08データと出典
DeepSeek ships as a preset; any OpenAI-compatible endpoint is a config entry, not new code.
One local engine, four ways in — terminal, desktop app, browser, or your editor over ACP. Plan mode, permissions, a work…
このページは、プロジェクトの公開ドキュメント、リポジトリのメタデータ、および DSH Plugins の構造化解析に基づいて生成されています。最終検証日：2026-08-21。誤りを見つけた場合は、修正を送信してください。
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