你让AI帮忙调研一家公司，它不只要回答问题，还得搜索网页、整理文件、调用工具，失败后继续尝试。模型负责思考，但谁来保存进度、安排工具和管理执行过程？答案是Agent Harness——把模型接上文件、终端、工具和任务流程的“工作台”。DeepSeek这次做的关键改变，是把工作台本身也拆成插件。
本刊8月13日介绍“Model + Harness = Agent”时，这套框架仍在封闭内测，具体形态不明。如今DeepSeek Harness已向全球开发者开放预览，并采用MIT协议开源。MIT是一种限制较少的开源许可证，通常允许修改和商业分发。不过，公开报道对公测、GitHub上线和开源发布的日期存在8月13日与14日两种说法，因此不宜把它们视为同一个准确时间点。
“一切皆插件”是什么意思？
普通软件也有插件，但核心通常不能随便动。DeepSeek Harness采用“Everything is a Plugin”，即“一切皆插件”：模型、工具、Skill、会话、沙箱、存储、调度和UI等能力，都能独立组合或替换。Skill指交给Agent的一套可复用做事方法；沙箱则是限制程序活动范围的隔离环境。
这像一间用标准接口搭起来的工作室。开发者可以换掉“工人”的大脑，也可以更换工具柜、档案系统或操作界面，不必拆掉整间屋子。集微网报道称，其底层使用Cordis插件系统，负责插件的加载、卸载和依赖管理；各组件再通过服务和事件协作。
框架目前提供四种运行模式。标准模式给出完整工具组合；PTC模式让模型生成代码，把多轮工具调用串起来；极简模式只保留Shell——用文字命令操作电脑的终端——和文件编辑工具，便于在最小环境中测试模型；创造模式则允许检查运行状态，并在内存中试验插件和新的组合。四种模式的具体边界目前只有单一报道说明，仍需以后续文档为准。
它不只会拼装，也记得发生过什么
DeepSeek Harness采用“仅追加”的会话日志：新记录不断写到末尾，不直接改写旧记录。系统提示、工具调用及结果、子Agent调度和上下文注入等信息都会进入同一条事件流。
这样设计的价值不只是留档。恢复任务、从中途分叉出另一条路线、检索历史和回放过程，都能依据同一份记录完成。对长任务来说，这相当于保留一套可追查的工作底稿：Agent为什么走到当前结果，开发者有机会沿记录往回看。
多模态和“外援”正在补进来
8月20日发布的v0.1.0-rc.8仍是预发布版。多家报道援引更新信息称，它加入原生图片请求和图文混合输入，/goal、/plan命令可以直接接收图片。多模态指系统除文字外还能处理图像等信息；这使截图、界面和图文资料可以进入Agent任务。
对于不支持图片输入的纯文本模型，智东西报道了一次网友测试：Harness在直接读图失败后，转而调用OCR——从图片中识别文字——以及颜色统计、像素扫描等工具，把结果整理成结构化信息，再交给文本模型推理。这更接近“借工具摸索图片”，不能等同于视觉模型直接理解照片，也不能据此认定所有配置默认具备这种能力。
新版还允许把Claude Code和Codex作为可按需安装的子代理。子代理是被主Agent临时叫来处理部分任务的另一个Agent；其中Codex支持非交互权限模式和多个命名实例。与此同时，web_search可并发查询，Windows加入持久PowerShell会话，SQLite——一种轻量数据库——的长会话读写与分叉性能也得到优化。
真正争夺的是组装规则
这套框架值得关注，不是因为某个单项功能特别新，而是因为DeepSeek在改变Agent能力的交付方式。开发者可以更换模型、工具和界面，还能把多个插件打包成Preset——预先配置好的整套Agent组合。用户拿到的便不再是一项零散技能，而可能是已经装好搜索、文件处理、上下文策略和工作流程的完整Agent。
极客公园将这种社区方向概括为从“赛博乐高”走向“Agent Store”。这不是材料中已经落地的官方商店，而是一种生态设想：第三方负责组装和分发Agent，DeepSeek Harness提供共同底座。该报道还称，项目开源第五天达到14.9万Star、1.5万次fork，并出现超过5100个插件和3500位作者；这些数字来自单一信源，统计口径和历史数据尚未独立核实，但至少反映了开发者对开放组装层的强烈兴趣。
对DeepSeek而言，这也是一次生态下注。它没有把Harness锁死在自家模型上，甚至允许Codex和Claude Code进入同一套调度体系。短期看，这给竞争产品留下了入口；长期看，如果开发者持续积累插件、预设和工作流，Harness本身就可能成为模型之上的公共接口。谁提供“大脑”仍可变化，但大家开始沿谁的规则组装Agent，会决定生态重心落在哪里。
局限与未知
- v0.1仍是早期预览版，核心插件和基础接口还会迭代；rc.8也是预发布版本，稳定性不能按成熟产品看待。
- GitHub热度、插件与作者数量均缺少充分的独立核验；所谓“三倍token消耗”也没有清晰测试方法，不能据此判断框架效率。
- “Agent Store”目前主要是社区基于Preset形成的方向，能否建立稳定的分发、兼容和治理机制，现有材料尚未给出答案。