一条命令跑起你的 AI 编程助手:DeepSeek 开源了自己的智能体框架

Deepseek最近公布了它的调价方案，采用峰谷定价，空闲时段价格为高峰时段价格的一半。高峰时段为北京时间 9:00 - 12:00、14:00 - 18:00（其余为空闲时段）。新价格将于北京时间 2026 年 8 月 17 日 00:00 开始生效。

综合来看，deepseek依旧是最便宜的api，价格上吊打国外大模型。

提起 DeepSeek，很多人第一时间想到的是模型和 API。但最近 DeepSeek AI 悄悄开源了一个新东西——DeepSeek Harness，一个「一切皆插件」的智能体框架。它把网页界面、命令行和 Python SDK 打包在一起，让你能在自己的电脑上跑一个完整的 AI 编程助手。

它到底能干什么

简单说，DeepSeek Harness 给了你一个开箱即用的工作台：选择一个项目目录作为工作区，然后像聊天一样给智能体下达任务。它可以读写文件、执行命令、拆解并委派子任务、维护一个执行计划，遇到需要授权的操作还会先停下来问你。

和只给一个聊天框不同，它真正接入了你的文件系统和终端，能做「实打实」的活，而不是只给你建议。

核心特点：一切皆插件

DeepSeek Harness 最特别的地方在于它的架构——一切皆插件。底层由 DeepSeek 自研的 Cordis 驱动，把每个能力都做成可组合的插件。这意味着扩展性很强：模型、工具、界面组件、存储后端……都可以按需增删，而不是一个焊死的黑盒。

对普通用户来说，这份设计带来的是灵活：你既能用 DeepSeek 官方模型，也能接入 Anthropic、OpenAI 等其它供应商，甚至自定义一个 OpenAI 兼容的私有网关。

上手有多快

官方推荐的方式，只需一条命令：

npx @deepseek-ai/dsh web

前提是装好 Node.js（22.19 以上，或 24 以上）。启动后浏览器访问 http://127.0.0.1:3080，在「设置 → 模型」里填上 DeepSeek API Key，选好工作区，就能直接开始第一场会话了。

喜欢命令行的人，也可以用 dsh --profile headless "任务" 直接跑一次任务并拿到结果，适合脚本化、自动化的场景。

如果你更习惯写代码，DeepSeek Harness 还提供 Python SDK。装好 deepseek-harness-sdk 后，用几行代码就能把智能体嵌进自己的程序里，控制模型、工作区、会话目录和上下文长度。目前 SDK 示例主要面向 Linux / macOS 用户。

体验

无需手动安装，直接在codex中发送这条指令就可以配置完成:

https://www.deepseek.com/harness/en/帮我尝试安装并配置deepseek harness

进入deepseek harness会提示你配置自己的api key并且选择本地路径作为工作文件夹。对工作文件夹可以采用三种权限策略：只读、工作空间写、完整权限。

Harness内置了四种Agent预设模式：标准模式、PTC模式、极简模式、创造模式。

标准模式包含功能完整的编码Agent，支持文件编辑、Shell，文件和网页检索、Skills、计划、目标、子代理和工作流，是最完整的形态。

PTC模式针对生成的SDK写一段TypeScript,再由run_code一次执行，把多轮往返压成一轮。

极简模式仅提供bash和str_replace_editor双工具，固定提示词，无运行时上下文快照、无上下文压缩，适合受控/轻量场景。

创造模式对应cordis，让模型能读写自身运行时的组合，实现用智能体去写另一个智能体。

DeepSeek Harness 采用「能力接缝（capability seam）」结构：每个能力都有一层抽象（定义“能做什么”，即 ctx.xxx 服务）和一层实现（决定“怎么做”），面向模型的工具则是“消费者”。因此同一个能力可以有多种后端，而模型侧的接口保持不变。

模型接入（LLM）

dsh-llm：统一的 LLM 抽象服务（ctx.llm），是智能体循环、会话日志和所有插件共用的“公共语言”。

dsh-llm-deepseek：DeepSeek 官方 chat-completions 适配器，对应 deepseek-official 路由。

dsh-llm-pi-ai：通用多供应商适配器，可接入 OpenAI 兼容网关、自建服务或目录外的新供应商。

dsh-llm-retry：请求重试策略。

工具层

dsh-tools：工具注册表和统一执行管线（pre-execute 门禁、guards、execute、post-execute、result），也决定工具如何呈现给模型（原生 function calling、Code Mode、或两者）。

文件类：

tool-fs：read、write、edit、read_image。

tool-fs-search：glob、grep，内置 ripgrep 二进制，不依赖系统安装。

tool-str-replace-editor：str_replace_editor 编辑器。

执行类：

tool-bash：一次性 bash。

tool-bash-persistent：持久 bash。

tool-pwsh：PowerShell。

网络类：

tool-web：web_search、web_fetch。

web-search-deepseek、web-search-exa、web-search-perplexity、web-fetch-http。

协作类：

tool-subagent：委派给子代理。

tool-subagent-control：send_message、interrupt_agent、list_agents。

tool-ask-user：向用户提问。

tool-goal、tool-todo、tool-jobs（后台任务）、tool-workflow、tool-skill、tool-cordis（动态组合）。

智能体核心

dsh-agent、dsh-agent-loop：智能体与执行循环。

dsh-plan-mode：计划模式，支持 /plan、/plan off 和 exit_plan_mode。

dsh-goal：事件溯源的同会话目标状态。

dsh-compaction-basic：上下文压缩（自动摘要，复用前缀 KV cache）。

dsh-agent-default-model：默认模型选择。

dsh-system-prompt：系统提示词组装（各插件贡献有序段落、工具 schema 和变量）。

技能（Skills）

dsh-skill：技能注册表（ctx.skills）。

dsh-skill-filesystem：从本地项目/用户目录扫描并解析 SKILL.md。

dsh-tool-skill：面向模型的技能加载工具。

子代理（Subagents）

dsh-subagent：子代理能力接缝（ctx.subagents）。

subagent-in-process-driver、subagent-spawn-in-process、subagent-fork-in-process：进程内、派生进程、fork 三种实现。

沙箱与安全

dsh-sandbox（抽象）、sandbox-local、sandbox-policy（权限策略唯一归属）、sandbox-windows-acl（Windows ACL 沙箱）、fs-sandbox、bash-sandbox、pwsh-sandbox。

guard：tool-call-timeout-policy（超时）、invariants（不变量检查）。

user-approval：用户审批。

持久化与配置

dsh-session、session-persistence-jsonl（追加式 .jsonl.zstd 日志）、session-persistence-sqlite、session-query-sqlite、session-projection（投影）。

dsh-storage：非会话数据存储中枢（ctx.storage）。

credentials-local：凭证文件。

settings-file：settings.yaml，支持热更新。

Web 主机与界面

dsh-host-webserver：HTTP 服务器，默认只绑 127.0.0.1。

dsh-host-apiproxy：/api 桥接。

dsh-host-frontend-static：前端静态资源。

dsh-web-app。

client-ui-*：大量界面组件（设置、模型选择、侧栏、会话、计划、目标、技能、子代理、工作区等）。

协议与集成

dsh-mcp-client：MCP 客户端，把外部 MCP 服务器的工具注册成 mcp__server__tool。

dsh-acp：Agent Client Protocol 服务端（JSON-RPC stdio），供程序化客户端调用。

dsh-lsp：语言服务器能力（跳转定义、找引用、找实现、悬浮提示）。

dsh-code-runtime：代码运行时（ctx.codeRuntime），Code Mode 的 Node worker-thread 后端。

其它

dsh-terminal、terminal-bash：会话级持久 PTY 终端。

dsh-subprocess-local：本地子进程执行（基于 node-pty）。

dsh-time-context、dsh-tmux-context、dsh-token-meter、dsh-schedule、dsh-workflow：时间上下文、tmux 上下文、token 计量、定时任务、工作流等辅助能力。

用标准模式整理一份文档，结果还可以。

值不值得现在入坑

坦白说，它目前还处于开发者预览阶段，官方也明确提醒会有破坏性变更。所以它更适合想尝鲜、想研究智能体架构的人，或者愿意跟着快速迭代一起成长的早期用户，暂时不建议直接用到生产环境。

但反过来看，能在一套统一的插件体系里同时拥有 Web UI、CLI 和 SDK，这在国内开源的智能体框架里并不多见。如果你对「AI 编程助手」感兴趣，花几分钟跑起来看看，会是一个不错的开始。