ARTICLE · 1139478
商业笔记:一切皆插件
商业笔记:一切皆插件
围绕DeepSeek推出的AI Agent产品DeepSeek Harness（简称DSH）展开，分析其产品理念、设计思路及与竞品的差异。 Harness原意为马具，在AI语境中指"模型的工作台"。工作台上包含规矩、工具和数据资源，不同的Harness会让同一个AI模型展现出不同的能力和工作角色。蔡钰以写作为例：同一个AI模型，放入新闻采编工作台可像记者一样工作，放入网文创作工作台可像小说家一样工作，放入教育工作台则可承担语文老师的角色。 Harness的水平高低直接影响AI工作成果的质量。文中引用了一个关键案例：在ARC Prize考试中，GPT-6 Astra在标准Harness下得分62.7%，花费2.61万美元；而换成Provider Adapter Harness后，同等推理强度下得分跃升至98.6%，花费却降至1.73万美元，降幅近34%。同一模型，仅切换工作环境，考试分差达35.9个百分点，且高分那次成本反而更低。 DSH的产品公式是"Model+Harness=Agent"，这一等式最早出现于2026年3月LangChain的文章，后成为全球AI业界共识。DSH直接将其作为官方产品公式，但其真正另类之处在于"一切皆插件"的设计理念。 传统软件也有插件，如浏览器翻译插件、GPT天气查询插件等。但DSH的"一切皆插件"更为彻底：连接模型的部件、管理工具的部件、记录会话的部件，甚至界面本身和驱动AI思考行动的工作循环，全部变成可自由插拔的插件。 蔡钰用乐高玩具作比喻：传统主题乐高是给你一组搭建学校的材料，留一些接口让你局部改造；而DSH允许你更彻底地拆开、替换和重新组合，学校不仅可以改成同结构的医院，还能改成完全不同结构的机场或农庄。当然，DSH并非通用到橡皮泥的程度，仍有标准化的接口和拼装规则。 与腾讯WorkBuddy对比：WorkBuddy认为用户怕麻烦，把结构替你搭好、场景替你排好；DSH则认为用户最想要的是掌控，把改结构的权力本身交出去。例如，用户想给工作台加审稿功能，以前要写提示词存成skill，在DSH思路下可直接让AI写一个插件，变成界面上的一个按钮。这指向AI的一种进化方向：AI写出来的代码可以成为其所在软件环境的新功能，是一种AI自进化的方向。 DSH负责人崔添翼于2026年3月加入DeepSeek。此前十几年他深耕金融领域，是资深量化交易者。他2008年凭信息学奥赛保送浙大计算机学院，六次拿下ACM国际大学生程序设计竞赛亚洲区域赛金牌。毕业后加入全球顶尖量化交易公司Jane Street Capital九年，从事交易系统、风控系统和回测系统工作。2022年离职创业，联合创办量化交易机构；2026年加入DeepSeek牵头DSH。 DeepSeek选择量化交易专家而非AI专家负责这一关键产品，原因在于Harness与量化交易系统的深层共性：量化投资策略就是模型，执行策略的系统就是Harness。量化公司最怕策略失控，用户用Agent也最怕失控。两者拼的都是把"智力"这种商品稳定、安全、低成本地变成结果的能力。崔添翼在Jane Street的九年经验——搭建系统让策略稳定赚钱、处理策略执行、检验、风险控制——与Harness要解决的问题高度重合。 DSH采用MIT许可完全开源，2026年8月发布开发者预览版，9月上线桌面客户端。 与WorkBuddy的对照可概括为：WorkBuddy相信用户不想要能力、想要现成结果，所以提供现成的技能、专家、连接器，调度一切现成资源帮用户把事情做完；DSH则认为比起结果，用户更想要掌控工具的权力，把工具、权限、插件清单、会话日志全部摊开，不但交付工作结果，也把工作空间的改装权限交给用户。 文中提到一个插曲：9月下旬DeepSeek拟人形象在网上爆发"正统之争"，蓝色鲸鱼娘与蓝发蓝瞳西装男两派粉丝大规模互怼，民间网络投票中鲸鱼娘以300多万票胜出。DeepSeek官方未表态，蔡钰认为这种沉默与DSH理念呼应——不同形象都是响应用户偏好的不同插件，都可以存在。 崔添翼曾评论：Harness方向的自进化和模型方向的自进化一样，都是非常可能出成果的方向。他将自己给自己总结skills之类的工作，视为Harness方向自进化中"比较初级的形式"——从prompt层面进行自进化。更高级的形式是模型尝试修改工具、工作流程，乃至驱动Agent运行的代码。DSH的插件化设计，正是为这样的尝试提供空间。 蔡钰将三层进化作比：扩充上下文像多读书、多见世面；模型自己总结skills像写复盘笔记；模型在Harness层的自进化则像"强者从不抱怨环境，强者改变环境"。 DSH的核心设计理念是"一切皆插件"，将工作空间的改装权限交给用户，被比作"AI时代的安卓"。其背后是量化交易与AI Agent的深层共性：两者都追求将智力稳定、安全、低成本地转化为结果。DSH代表的未来是"人与AI共同进化"——AI是"白箱"，用户成为"共创者"。这种开放生态战略与Linux、Android、Kubernetes的成功路径一致：用开放换规模，提前布局开发者生态，在Agent市场爆发期占据有利位置。
识别下面的二维码获取课程原文稿
030｜DeepSeek Harness：一切皆插件
一、Harness的概念：模型的工作台
二、"一切皆插件"的核心设计理念
三、项目负责人与量化交易的关联
四、DSH的定位：AI时代的安卓
五、Harness自进化的层级
六、核心要点总结
听音频或者识别文中二维码阅读课程文稿