Cursus
Principes fondamentaux des agents IA
6 h
Introduction aux agents d'intelligence artificielle
Apprenez les principes fondamentaux des agents d'intelligence artificielle, leurs composants et leur utilisation dans le monde réel - aucun codage n'est nécessaire.
Vue « trajectory » reconstruisant une exécution complète. Vidéo de l’auteur.
Environnements d’exécution et permissions
DeepSeek Harness utilise bubblewrap ou Landlock sous Linux, Seatbelt sous macOS, et un jeton restreint par ACL sous Windows. Si le bac à sable ne peut pas démarrer, Harness bloque la commande. Claude Code propose des modes de permission ainsi que des règles allow, ask et deny. Dans ce run, le bac à sable Windows a influencé le chemin de vérification et le timing.
Les libellés d’accès diffèrent, rendant impossible un alignement strict des réglages.
-
Les préréglages de permissions de DeepSeek Harness incluent
read-only,workspace-writeetdanger-full-access. -
Claude Code sépare les modifications automatiques, l’approbation manuelle, la planification et l’accès aux commandes par règles. Il prend aussi des snapshots des fichiers avant modification pour un rollback sans Git.
Sur les sessions Pro, Max et Team actuelles dans le terminal et VS Code, le mode Auto est le mode de démarrage intégré de Claude Code. Un classifieur révise les actions en arrière-plan. Le test a explicitement utilisé acceptEdits ; son comportement en matière de permissions reflète donc la configuration de test plutôt que le défaut actuel.
Cette nuance compte lorsqu’on compare le nombre d’approbations.
Le lieu d’exécution diffère aussi. Harness s’exécute principalement sur la machine qui héberge son interface web ou un processus headless. Claude Code peut tourner en local, dans des environnements cloud managés par Anthropic, ou sur une infrastructure autohébergée. Remote Control ajoute une interface navigateur tandis que l’exécution reste locale.
Test pratique DeepSeek Harness vs Claude Code
Pour vérifier si ces différences de runtime affectaient l’exécution, j’ai confié aux deux outils le même bug TypeScript d’une ligne. Si vous voulez uniquement le résultat chronométré, c’est la section à lire.
Configuration du test : même modèle, même dépôt, même prompt
J’ai écrit une bibliothèque TypeScript de « habit-streak » avec une ligne fautive. Elle mesurait les jours calendaires en arrondissant les millisecondes écoulées.
- Une validation à 23:50 suivie d’une autre à 00:10 semblait appartenir au même jour.
- Une validation à 08:00 suivie de 20:00 le lendemain semblait indiquer un jour manqué.
Dix tests figés révélaient trois échecs.
Chaque nouveau clone avait ses dépendances installées avant le chronométrage. Les deux agents ont reçu la même instruction et utilisé Claude Sonnet 5. Le dépôt et le prompt étaient fixes ; les outils, permissions et comportements de bac à sable restaient spécifiques à chaque produit.
Les configurations de permissions n’étaient pas équivalentes. DeepSeek Harness a démarré en workspace-write, mais son bac à sable Windows n’a pas pu se lancer. L’interface web a demandé une approbation, et j’ai accordé danger-full-access à trois reprises. Claude Code utilisait accept-edits et ne pouvait exécuter que la commande de test via bash.
Cette tâche ciblée n’utilisait que du code et des tests locaux. Les agents devaient trouver et corriger une ligne défectueuse, puis exécuter la suite. Les dépendances étaient préinstallées avant le chrono, bien que Harness ait choisi de relancer npm install.
Résultats : patch identique, chemins d’approbation différents
Claude Code a indiqué 55,0 secondes. Il a exécuté la suite, trouvé le bug, modifié un fichier source et relancé les tests. Dix sur dix ont réussi.
Dans ce test Windows, DeepSeek Harness a pris 125,4 secondes. Il a trouvé le même helper daysBetween inutilisé, appliqué la même correction et exécuté avec succès la suite d’origine.
Les diffs étaient identiques à l’octet :
-import { DAY_MS } from './dates.js';
+import { daysBetween } from './dates.js';
function gapInDays(earlier: number, later: number): number {
- return Math.round((later - earlier) / DAY_MS);
+ return daysBetween(earlier, later);
}Le parcours d’approbation et les répétitions côté shell expliquent l’essentiel de l’écart de temps.
Pourquoi DeepSeek Harness a été plus lent sous Windows
Le bac à sable workspace-write de DeepSeek Harness n’a pas pu démarrer sous Windows, si bien que l’interface web a demandé à trois reprises un mode de permission plus large. Après approbation, Harness a exécuté la suite d’origine, modifié src/streak.ts, puis relancé la suite. Dix tests sur dix ont réussi.
Ce résultat ne dit rien du comportement de Harness sous Linux ou macOS. Comme les deux exécutions utilisaient le même ID de modèle, l’écart de temps ne peut pas venir d’une différence de famille de modèles. Les permissions et chemins d’outils distincts ont toutefois façonné chaque run.
Les deux exécutions atteignent dix tests réussis. Image de l’auteur.
Ce que le test avec le même modèle isole
Partager le même ID de modèle n’a pas rendu les requêtes identiques. Chaque produit a fourni son propre prompt système, ses descriptions d’outils, son contexte et ses règles de permission. Chacun de ces apports peut influencer la réponse suivante du modèle.
La configuration contrôle donc mieux la famille de modèles qu’une comparaison « modèle DeepSeek vs Claude », sans pour autant isoler toutes les variables.
Je n’ai réalisé qu’un essai chronométré par configuration. Des répétitions, dans un ordre aléatoire, seraient nécessaires avant de considérer les temps ou les comptes d’outils comme des mesures de performance stables.
DeepSeek Harness vs Claude Code : coûts, benchmarks et limites des tests
Une étude de cas sous Windows ne peut pas trancher la comparaison générale de performance ou de prix. Elle montre cependant pourquoi les détails de benchmark comptent.
Avertissement sur les benchmarks : DeepSeek a utilisé le mode Minimal
Les scores publiés par DeepSeek utilisaient le mode Minimal, et non le mode Standard utilisé dans cette comparaison. Des tests indépendants avec un autre harness ont rapporté des résultats inférieurs. Je ne les ai pas reproduits. Les résultats en mode Minimal n’établissent pas les performances du mode Standard et ne mesurent pas Claude Code.
Coût : appels d’API vs abonnements Claude
DeepSeek Harness n’a pas de frais de licence, mais les coûts de modèles et d’infrastructure s’appliquent. L’API de DeepSeek utilise des tarifs de pointe et hors pointe. Claude Code est inclus dans les offres Claude payantes. Consultez la page tarifs d’Anthropic avant de budgéter.
L’exécution avec Harness a coûté environ 0,11 $ aux tarifs publics de l’API Anthropic. Claude Code affichait 0,349 $ tout en utilisant des identifiants d’abonnement. Comme ces chiffres proviennent de systèmes de facturation différents, ce n’est pas une comparaison directe de prix.
Les offres individuelles de Claude listent Pro à 20 $ par mois et Max à 100 $ ou 200 $ par mois, tandis que DeepSeek Harness n’a pas d’abonnement équivalent ; c’est le fournisseur de modèle qui facture. Les modèles locaux éliminent les frais d’API mais mobilisent tout de même les ressources de la machine.
Les équipes doivent également prendre en compte les bacs à sable hébergés et le calcul autohébergé lorsque ces services sont facturés en dehors du modèle. Ces coûts n’apparaissent pas dans la licence Harness.
Stabilité : aperçu développeur vs produit en production
Harness était encore en release candidate lors des tests. Les équipes devraient figer les versions des paquets, car des mises à jour peuvent casser des profils ou des sessions enregistrées ; Claude Code est déjà en production.
Limites de DeepSeek Harness vs Claude Code
Aucun des deux systèmes ne couvre tous les workflows. Leurs limites proviennent de choix de conception différents.
Limites de DeepSeek Harness
Harness expose davantage de composants du runtime, ce qui laisse aussi plus de configuration et de tests à la charge de l’utilisateur :
-
Le projet reste en aperçu développeur, et des mises à jour peuvent casser des profils ou des sessions enregistrées
-
Les identifiants fournisseur, IDs de modèles et règles d’endpoint nécessitent une configuration manuelle
-
Son bac à sable
workspace-writen’a pas démarré dans cette étude de cas Windows et a exigé trois approbationsdanger-full-access -
Le SDK Python actuel n’a pas de wheel Windows
Le constat sur le bac à sable vaut uniquement pour l’exécution Windows décrite plus haut. Je n’ai pas répété le test sous Linux ou macOS.
Les notes de version v0.1.0-rc.7 mentionnent une correction de latence Bash persistante et une mise à jour de node-pty pour une meilleure compatibilité PTY. Cette observation est donc à la fois spécifique à la version et à Windows.
Limites de Claude Code
Claude Code prend en charge davantage de décisions de runtime, mais ses frontières fixes empêchent certains types d’expérimentations :
-
Il exécute des modèles Claude et ne fournit pas de voie pour d’autres familles de modèles
-
Sa boucle de session intégrée n’est pas exposée comme composant remplaçable
-
Claude Code nécessite un accès payant ou des crédits d’API facturés séparément, avec des limites d’usage
-
Les longues sessions peuvent compacter l’ancien contexte ; placez donc les règles persistantes dans
CLAUDE.md
Ces limites comptent surtout lorsqu’une tâche requiert un autre fournisseur de modèles ou une boucle personnalisée.
DeepSeek Harness vs Claude Code : lequel choisir ?
Mettez les noms des modèles de côté un instant. Votre tâche consiste-t-elle à terminer le code applicatif, ou à modifier le runtime qui fait le travail ?
Choisissez DeepSeek Harness si le runtime lui-même est le projet. Il convient aux tests multi-fournisseurs, aux boucles ou bacs à sable sur mesure, et aux travaux nécessitant des traces d’exécution détaillées. Son statut de préversion implique aussi d’assumer les changements de version et la validation de configuration.
Choisissez Claude Code si vous travaillez sur une base de code existante et souhaitez que l’agent explore les fichiers, modifie le code et exécute les contrôles du projet avec moins de configuration de runtime. Dans ce test Windows, il a exécuté la suite d’origine sans les trois approbations d’accès total exigées par Harness.
Utilisez les deux si cette répartition reflète votre réalité. Une équipe peut utiliser Claude Code pour le quotidien et Harness pour expérimenter sur les prompts, les outils ou la boucle d’agent.
Conclusion
Les deux outils savent inspecter un dépôt, modifier des fichiers et exécuter des commandes. La différence tient à la maîtrise du runtime : Harness expose ses composants sous forme de plugins, tandis que Claude Code packe la boucle intégrée et vous permet d’étendre le workflow autour.
Si je devais choisir un point de départ sur la base de ce test, je commencerais par Claude Code pour le travail applicatif courant. Je partirais sur Harness quand il s’agit de modifier ou d’inspecter le runtime, parce que c’est l’objet même de la tâche. Il s’agit d’une étude de cas Windows avec Harness en préversion, pas d’un classement définitif.
Pour aller plus loin, consultez nos articles sur Grok Build, Cursor, OpenCode, Codex et d’autres alternatives à Claude Code.
