DeepSeek Harness实测：一切皆插件的AI Agent框架深度解析

近日，北航90后副教授何静在B站发布了一期DeepSeek Harness（简称DSH）的保姆级教程，从零安装到插件开发全程实操。作为DeepSeek官方推出的一款开源AI Agent框架，DSH最引人注目的设计理念是——一切皆插件。本文将结合这期实测视频，深度解析DSH的架构特点、安装流程以及插件生态。

什么是DeepSeek Harness

DeepSeek Harness是DeepSeek官方推出的一个开源Agent工具，其官网地址在DeepSeek官网后加上harness即可访问。与OpenAI的Codex相比，两者最大的差异在于架构理念的不同。

Codex本身是一个相对固定的工具，虽然它也支持安装Skills、配置MCP Server来增强能力，但工具本身的形态已经基本定型。而DSH采用的是完全的插件化架构——所有的部件、所有的组件都可以被替换。

视频作者在实测中安装了一个名为DSH Web UI的插件，直接替换掉了DSH原本的UI界面。这意味着：如果你觉得UI不好用，就换UI；如果你觉得内置的Web Search、OCR等工具不够好，就用其他插件替换。这种极致的可替换性，是DSH区别于Codex最核心的竞争力。

"它本身就可以改成不同的软件，就不像Codex那样是一个固定的工具。它现在是比Codex更加灵活一些，但目前也更加繁琐一些。"

DSH插件生态：从生产力工具到游戏平台

DSH的插件生态已经初具规模。在Awesome DSH仓库中，官方和社区总结了大量热门插件，并按照热度、星级进行排序。官方鼓励开发者在自己的插件仓库中添加DSH话题标签，便于被其他用户发现。

值得一提的是，这些插件并不都是生产力工具。视频作者发现，插件列表中有相当一部分是娱乐和生活类应用：人机对战、双AI对弈的自走棋插件、4399风格的小游戏、甚至还有"在DSH中与AI下五子棋"的插件。这意味着你可以把DSH打造成一款包含AI参与的游戏平台，而不仅仅是实用工具。

反过来，你也可以集成所有学习和研究相关的插件，再定制UI界面，把它变成一个专属的"研究智能体"或"学习智能体"。这种高度的可塑性，让DSH的应用场景几乎没有边界。

不过作者也指出，目前的插件安装体验还不够便捷。不像Cursor那样可以在扩展面板直接搜索、一键安装，DSH的插件安装还需要手动操作。作者预测，未来DSH很可能会推出"插件商店"，让插件更换更加方便。

DeepSeek Harness安装与配置全流程

DSH的安装流程相对标准化。首先从GitHub克隆项目到本地，打开终端执行几条初始化指令即可完成安装。作者在实测中通过dsh web指令启动Web界面，随后浏览器会自动弹出一个本地网址。

首次进入时，系统会显示内测声明，点击继续后需要填写API密钥。DSH支持多种模型配置——除了DeepSeek自家模型，你也可以接入GPT、智谱等其他模型，甚至通过第三方转发接口使用。

配置完成后需要选择工作区域。DSH自带了多达159个插件，涵盖计时器、LLM交互、Agent沙盒环境等常见工具。不过作者也提出了一个明显的短板：目前这些默认插件缺乏功能说明，用户只能通过插件名称猜测其用途，这在GitHub上也已有开发者提出改进建议。

Agent预设模式的差异

DSH提供了多种Agent预设模式，包括标准模式、极简模式、创造模式等。不同模式下配套的插件组合有所不同。例如标准模式下有一个PTC（可能在代码编写上表现更好）。用户还可以自定义预设模式，搭配独一无二的插件组合，打造专属的DSH工作环境。

实测：用DSH开发一款网页游戏

为了验证DSH的实际能力，作者让它开发一款第三人称射击网页游戏。

在执行过程中，DSH展现出了与Codex不同的可视化特性——它会显示完整的执行轨迹：每一次执行的时长、输入模型还是工具调用，都用不同颜色标注，整个流程一目了然。

从任务规划上看，DSH的逻辑清晰：先下载Swift.js模块到本地用于离线使用，然后创建tps游戏.html，再设置控制逻辑等。整个开发过程虽然经历了几轮调试——初版存在无法启动、上下左右方向颠倒等问题——但通过与AI的多轮对话反馈，最终成功实现了瞄准、射击、精准瞄准、换弹、道具拾取、远程攻击、血量掉落与恢复等完整游戏机制。

这个实测充分说明：DSH不仅能生成代码，还能通过持续对话迭代修复问题，具备真正的AI Agent能力。

DSH插件安装与自制插件教程

DSH的插件安装对普通用户非常友好。作者演示了两种方式：

方式一：让DSH自动安装插件

就像使用OpenClaude一样，直接把插件的GitHub链接告诉DSH，它就会自动完成安装。作者演示安装了一个DSH Web UI聚合包，其中包含多个子插件，甚至还有桌宠、皮肤更换等趣味功能。安装完成后重启DSH，一个"鲸鱼娘"桌宠便出现在界面上，可以自定义名字。

方式二：让DSH帮你制作自定义插件

这是最令人惊艳的部分。在"创造模式"下——该模式专为创建自定义Agent预设而设计，提供运行时检查、插件实验和创作指导——作者提出了一个真实需求：DSH默认无法删除历史会话记录，希望制作一个"历史会话管理"插件来实现删除功能。

虽然第一版插件存在图标位置不对、功能不完善等问题，但经过几轮与AI的讨论修改，最终成功实现了历史会话的管理与删除功能。删除会话后，工作区中的记录确实被清除了。

这个案例极具启发意义：DSH让用户可以用自然语言为自己缺失的功能定制插件，真正实现了"缺什么补什么"的自我进化能力。

总结：DSH的优势与不足

DeepSeek Harness代表了AI Agent框架的一种新思路：与其打造一个大而全的固定工具，不如提供一个高度可替换的插件化底座，让社区共建生态。

DSH的核心优势：

• 极致灵活的插件化架构，所有组件均可替换
• 可玩性高，支持从生产力工具到游戏的多元应用
• 能用自然语言自制插件，实现功能自我进化

目前存在的不足：

• 安装流程较繁琐，门槛高于Cursor等工具
• 默认插件缺乏文档说明
• 缺少便捷的插件商店机制

对于喜欢折腾、追求个性化AI工具的开发者和爱好者来说，DSH是一个值得尝试的开源项目。随着插件生态的完善和插件商店的落地，它有望成为一个真正"千人千面"的AI Agent平台。