从0到1带你全方位了解DeepSeek Harness到底什么样？！

头像

BubbleBrain

2026-08-14 01:06发布于上海科技领域创作者

问AI · DeepSeek Harness 插件化会怎样重塑 Agent 开发？
图片
千呼万唤，
属于DeepSeek自己的Harness 终于来了，依然开源。
在我有限的认知里，斗胆说一句，这应该是GitHub上最快速度破万的仓库。
图片
特别是，伴随着DeepSeek V4 Pro 正式版的表现争议，大家对Harness 的期待就更多了一分。 
我在第一时间上手体验完之后，对它有了一个总结：
如果把Codex、Claude Code 这两比作精装房的话，那它目前还是个毛坯房，但也正因为如此，它还算是比较有趣。  
一. 先认识一下
我们先来了解看看这个传了很久的Harness 到底长什么样。
启动方式很简单，一行终端命令启动WebUI界面。
npx @deepseek-ai/dsh web   
图片
安装启动之后，会在终端出现一个地址，我们把这个地址放进浏览器打开就行；
图片
然后填入你的API KEY，就完成了模型的配置。 
图片
整个初步的界面就是长这样了。
和大部分的Harness 产品类似，左侧是一个工作列表，右侧是主要的Agent 对话界面。 
以及，作为开源的神，自然也支持接入除了DeepSeek 以外的模型，
图片
在这个对话界面上，你可以选择模型、工作项目，还有最有意思的是这个Agent运作模式。
图片
它分为标准模式、PTC模式、极简模式和创造模式。
这几个模式看上去还是有点绕，我先简单介绍一下：
标准模式是默认选择的，就是我们平常用的那些Agent里都会有的功能，提供完整的工具组合；
PTC模式是在标准模式的基础上，由模型生成一段代码来组合多轮工具的使用；我理解这个模式是有点像Claude Code 里的动态工作流，在CC里，它会编写一段JS脚本来组合多个Agent 运作。
极简模式就参照Pi来理解吧，给Agent最少的工具，只给shell 工具和文件编辑工具，让Agent 在最小环境里完成任务。
还有一个我认为很酷的，创造模式。你可以根据你自己的需求去创建一个模式，自定义程度拉满。  
比如我们需要一个陪伴模式。直接对话说就行。
图片
Agent 会直接一步步引导你进行创建。
我选择的就是第一个方案，面板上创造一个精灵，其实我自己没什么概念它会给我做出来是什么样的，就是想看看跟着他走，会做出什么东西。 
然后它会哐哐一通做之后，向你请求一个权限
图片
点击授权之后，再等一会儿奇迹发生。 
图片

这个精灵就真的出现在了界面的下方，我点击安静30分钟，它就会变成瞌睡模式。
图片
甚至我可以给它改形象、加记忆、让它记住我的偏好，把它做成永久预设。 
图片
一通等待之后，它就完成了。
图片

它把各种配置文件都已经帮我配置好了。
我一通寻思，这特么不就是Codex里的pets 么。。。
没想到这直接让DeepSeek 给我做出来了个版本了。
二.插件 
插件其实是DeepSeek Harness的核心。但它本身其实不是一个什么新概了，无论你是在使用Codex还是Claude Code，都一定用过插件。
图片
但是DeepSeek Harness 确实做了一个非常大胆的尝试，
一切皆是插件。
如果说其他Agent 用插件是为了获取固有能力之外的东西，那一切皆是插件的理念我觉得是把Agent 当作了一个乐高机器人。 
官方只是给了你一套预置，但是你可以自己把这个机器人的手臂、头、身体、腿都给换了，甚至你要是高兴，你给这个机器人穿上衣服，买个武器，也没毛病。
图片
现在适配官方的插件数量已经达到了惊人的361个了。。。
大家千万不要觉得这些插件有多高级，有很多都是换皮肤、换TUI面板、做设计等等这些的。 
我找了一个给大家看看，比如这个把DeepSeek Harness 做成像Claude Code 那样的TUI。 
图片
安装其实很简单，就一步
dsh plugin --profile cc-tui add dsh-cc-tui
启动之后你就会看到鲸鱼在你的终端里了
图片
这就等于弥补了DeepSeek Harness 没有TUI的问题了。同样的，如果你喜欢像Codex APP那样的GUI，也可以在插件里找到。
图片
这个叫Oh-DSH-Desktop的仓库已经做了桌面端的适配。
换皮肤这种需求，我觉得就更加不用说了，大家可以去插件仓库里翻翻，我看到了好几个都，人类毕竟是一个视觉动物。  
三.具体效果怎么样
插件虽然有意思，但是大家日常工作里用的最多的，肯定还是Agent本身我觉得。
我自己使用了一下，最明显的一个感受是
快。
图片
如果统计没错的话，速度能达到83tokens/秒，这个速度基本达到了国内模型厂商的3倍～4倍之间了。
还有就是缓存命中率真的很高很高。 
第一次看到99%的缓存命中率，真是一句卧槽了。。。 难不成这自家的Harness 配上自家的模型，确实是有说法的？！  
另一个有意思的是，对Agent 运作的轨迹，做了很好的观测面板。 
图片
你可以在轨迹里看到Agent每走一步，到底是调用了哪一步工具，看了哪些文件，改了哪些地方，耗时多久，清清楚楚。 
这玩意怎么说呢，对于Agent开发者来说，当然是极好的。但是如果你是一个没有技术背景的小白，理解起来总归是有点子费劲的。 
我让它帮我的个人项目Aegis 中接入的Grok Build 做了一个上下文指示器的接入。
图片
虽然是个不大的功能，但是感觉整体的思路还是比较清晰的，包括在我提示让它验证之后，能及时推翻自己之前错误的结论。 
图片
并且也是一把完成任务。 
还有一个bug还是它自己帮我找出来的。我问他下一步该做什么，
图片
它给我的建议有几个，并且还带着一个bug，我选择就让它先修复这个bug，让它帮我做成动态拉取grok 模型推理能力，并且把xhigh接入进来。
不得不说，干活是真的快，
图片
一会儿就做好了。而且它为了做的跟Codex的推理列表统一，特意做了映射。
图片
总体来说，我还是会维持之前的结论，
它比之前Preview 版本提升巨大，但是我个人感觉还是在Kimi K3 之下的。那确实K3 无论是参数还是价格都是全新的一个高度。
四.最后写点
这可能是DeepSeek历来的发布里争议最大的一次，无论是V4 Pro 模型本身，还是这个Harness。 
我个人觉得这个Harness 本身的理念其实还挺有意思的，可玩性很高，但是这也将将只是第一步探索，后面Agent到底会发展成什么样，其实大家都不知道。
说不定这个全都插件化的玩法就真的对了呢？
这个世界就是这样，如果你曾经成功了一次，就会有越来越多的人对你抱有期待。 
R1 靠着低成本加不错的表现震惊了全世界一次，那就有越来越多的人会一直期待着DeepSeek 能再一次震惊全世界。 
AI或许本身是真的有魔法的，但AI的训练真的没有捷径。
一步一步来吧，没有人会一直站在舞台中央，
DeepSeek 也不需要一直在舞台中央，
AGI的路还远没有到头。
以上，