DeepSeek 发布官方 Agent —— **DeepSeek Harness** 后，很快引起了业界广泛关注，GitHub Star 短短几天便超过 15 万。

**[Litefuse](https://litefuse.ai/) 第一时间开发了 DeepSeek Harness 插件 dsh-litefuse-plugin，为 DeepSeek Harness 提供 Agent 可观测能力**。接入后，用户可以在 Litefuse 中查看 Agent 的完整执行过程，包括每一步调用轨迹、上下文、Token 与成本消耗，以及 Subagent 多层嵌套等复杂调用结构。

除了 Agent Tracing，Litefuse 还可以进一步结合 Agent Evals，对不同运行结果进行效果评估，帮助开发者持续优化 Prompt、上下文管理以及 Agent 编排策略。

# 为什么还需要对接 Litefuse 可观测

DeepSeek Harness 本身已经提供了 Trajectory 能力。通过 Trajectory，开发者可以查看一次 Agent 运行中的输入、LLM 调用、工具调用，以及 Token、耗时等信息。对于单次会话调试来说，这套能力已经比较完整。

![1_lifefuse 可观测.PNG](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10695849/9e18234cba7344bc1857055af8e30ad0.png)

Litefuse 团队在适配过程中更关心的是另一个问题：当 Agent 开始调用 Subagent，甚至出现多层 Subagent 嵌套之后，能否**在现有 Trajectory 基础上，进一步把调用层级、Token、成本和后续评估串起来，实现更全面、完整的 Agent 可观测**。

基于 DeepSeek Harness  **“everything is a plugin”** 的设计理念，以及 Litefuse 提供的面向 Agent 集成的 SKILL，使得两边的接入比较便捷简单。

通过下面的 Prompt，就可以让 Agent 按照 Litefuse 的集成规范完成插件开发：

```Plain
参考 SKILL https://litefuse.ai/SKILL.md 为 DeepSeek Harness 开发 Litefuse Agent 可观测插件。
```

经过几轮交互后，dsh-litefuse-plugin 完成对 DeepSeek Harness Session/Event 的接入。

# DeepSeek Harness 接入 Litefuse 的可观测效果

下面使用一个多层 Subagent 调用作为例子。

主 Agent 首先调用一个 Subagent，这个 Subagent 又继续调用两个 Subagent。接入 Litefuse 后，可以直接看到完整的嵌套关系。

![2_可视化图片.PNG](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10695849/0c67a1ac26e941ca131289b561c2433b.png)

**为了进一步对比两套能力，我们让 DeepSeek Harness 自己读取同一次运行的 Trajectory 和 Litefuse Trace，并分析两者的区别**。它给出的结论比较清晰、有参考价值。

**DeepSeek Harness 的回答：**（回答较长，可直接下滑到结尾看总结）

> 我已通过 litefuse 的 REST API（`pk-lf-…`/`sk-lf-…` + `https://litefuse.cloud`）拉取了 trace `ff30cb31feb7b791fad914812199f722` 的完整数据，并对照了本会话 DSH 的 Trajectory 视图（`dsh-client-ui-trajectory` 包）的数据模型。
>
> 
>
> **先说一个关键事实：这两个页面观测的是同一次运行。** 该 trace 就是上一轮的 subagent 演示，`scope.name = "dsh-litefuse-plugin"`、`resourceAttributes.service.name = "deepseek-harness"`，`sessionId` 正是我当前会话 `session-ba23a65c-…`。所以这是同一份 agent 行为，走了两套观测管线——一套是 DSH 自带的本地 Trajectory 视图，一套是 litefuse 的云上 trace。
>
> 
>
> **我的 Trajectory 页面（DSH）**：一个**按 turn 平铺的事件账本**，行类型为 `system / user / context / compacted / message / tool / subtool`，主列只有 `#序号 / 事件 / 内容摘要`，点选后弹本地 inspector 看 token、耗时、Input/Output/Thinking；顶部有 Chrome-Network 式时间轴（TTFT/decode 分段、hover 精确到毫秒、拖拽聚焦）；支持折叠、搜索、Request 用量合计。数据来自本地 `session.jsonl`（我数了下，本轮 984 行事件，含 487 个 `reasoning-chunks`、194 个 `assistant/chunk`、144 个 `tool-call-chunks` 等底层流事件）。
>
> 
>
> **litefuse trace**：同一个 turn 被建模成 1 个 trace + **16 个 span 的嵌套树**，完整还原了层级委派：
>
> ```Plain
> 1a4b6d53 AGENT  DeepSeek Harness — Turn 1       30.281s  (root)
> ├─ ec8da246 GENERATION plan (2 tools) #1        17.57s   10139 tok  ttft 0.82s
> ├─ 5e9b5e27 TOOL      todo_write #2
> ├─ e2067712 TOOL      tool (1 subagent) #3      6.07s
> │  └─ 9c02c0f7 AGENT   subagent (subagent 1)    6.05s
> │     ├─ cb2b63d1 GENERATION plan (2 tools) #1  2.36s    8274 tok
> │     ├─ 1b6ffbff TOOL    tool (1 subagent) #2  1.32s
> │     │  └─ 62a3bcae AGENT subagent (subagent 2) 1.28s
> │     │     └─ c4591ebd GENERATION subagent response 7852 tok
> │     ├─ a83f6373 TOOL    tool (1 subagent) #3  1.49s
> │     │  └─ 8e14ed17 AGENT subagent (subagent 3) 1.45s
> │     │     └─ 407d78a0 GENERATION subagent response 7861 tok
> │     └─ 77944cdb GENERATION subagent response  2.14s   8512 tok
> ├─ c69ecbdb GENERATION plan (1 tool) #4         1.74s
> ├─ 4e6b4135 TOOL      todo_write #5
> └─ a071a1fd GENERATION response                 4.80s   10962 tok  ttft 1.34s
> ```
>
> 
>
> 核心优势可以浓缩为五点：
>
> 1. **层级 Agent 的调用图可视化**：DSH 账本按时间把一切拍平，而 litefuse 用 `AGENT/GENERATION/TOOL` 三类 span 的父子关系，把 `主 agent → subagent 1 → subagent 2/3` 的委派链、每层耗时与 token 独立拆出来——这正是"agent 可观测"相对"单次 LLM 调用可观测"的本质区别。
> 2. **成本是第一位公民**：每个 span 有独立单价和 `calculatedTotalCost`，自动向上汇总。比如 Turn 1 里最贵的 span 是主 agent 第一次 `plan`（$0.00068），整体 $0.0026；DSH 只给 token 数，无法回答"这一轮花了多少钱、钱花在哪一步"。
> 3. **计费级 token 明细**：`output_reasoning_tokens`（思维链 token）与 `cache_read_input_tokens`（KV 缓存命中）单独列账，直接对应真实计费口径；DSH 虽记了 think/cache 数，但不与价格联动、不参与成本归因。
> 4. **标准化 + 可编程 + 可持久化**：OTel 语义（`service.name/version`、`scope`）可与其他观测栈互通；有 `htmlPath` 深链可分享、公开 API 和 CLI 可程序化查询；trace 持久在云端可跨会话聚合（DSH 是本地一次性账本，README 明确"无导出入口"）。
> 5. **评估与提示词版本闭环**：trace 上能挂 scores、关联 datasets/prompt 版本，形成"运行→评估→迭代"的闭环，这是纯前端账本做不到的。
>
> 一句话总结：DSH Trajectory 是**面向调试的单会话事件回放器**（好在其 token/TTFT/thinking 细节很全），litefuse 是**面向 agent 系统的完整可观测平台**——把一次 agent 运行结构化成可计费、可聚合、可评估、可分享的嵌套 span 图，差距主要在「层级调用图、成本归因、跨会话聚合与评估闭环」这四件事上。

我们结合上方信息进行一个综合性的总结，以给读者清晰直接的参考：

![3_对比表和.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-10695849/351e05c2acd1e3b715fbbe4f48afd98e.png)

正如 DeepSeek Harness 在对比中总结的，Litefuse 在其原生 Trajectory 基础上，进一步补充了**多层 Agent 调用关系、Token 与成本归因、完整上下文以及跨会话分析能力**，可视化效果更丰富，并可以基于 Trace 数据继续进行 Agent Evals，为后续效果评估和迭代优化提供支撑。

# 如何快速使用

如果你也在使用 DeepSeek Harness，通过下面简单几步，就可以快速接入 Litefuse。

1）安装 [dsh-litefuse-plugin](https://github.com/litefuse/dsh-litefuse-plugin) 插件

```Plain
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add -w dsh-litefuse-plugin
```

2）在 [Litefuse Cloud](https://litefuse.cloud/) 注册账号，创建 API Key，写入配置文件 ~/.dsh/.env 中

```Plain
LITEFUSE_PUBLIC_KEY=pk-lf-…
LITEFUSE_SECRET_KEY=sk-lf-…
```

3）启动 DeepSeek Harness

```Plain
npx @deepseek-ai/dsh web
```

**完成以上 3 步，后续在 DeepSeek Harness 中的每一次对话，都会在 Litefuse Tracing 页面看到 Agent 执行过程**。

# 实现原理

DeepSeek Harness 提供了插件机制，Litefuse 插件通过订阅 `session/event` 会话事件流，获取模型调用耗时、TTFT、Tool 执行时长、Cache 读写，以及实际发送给模型的上下文。

插件接下来需要完成的是，将这些原本按时间产生的事件重新组织成 Trace Tree。`turn/start` 到 `turn/end` 对应一条 Trace 及其根节点，每次模型调用映射为 Generation，每次工具调用映射为 Tool，`run_code` 内部触发的调用则作为嵌套 Span。普通 Generation 和 Tool 保持同层，真正产生层级的是 Subagent，因此 Litefuse 中 Trace Tree 的深度基本对应实际的 Agent 委派深度。

实现中更关键的是确定 Subagent 的父调用。Harness 为子会话提供新的 `session_id` 和父会话信息，但不会直接标明它由哪一次调用创建，而并发委派又比较常见。插件利用委派时原样传递到子会话中的 `description` 和 `prompt` 建立关联，并尽早完成父子绑定。因为 OTel Span 一旦导出，Parent 关系就不能再修改，父子关系如果一开始判断错误，后续 Trace Tree 也会随之失真。

在对接 Claude Code、Codex、Hermes、OpenClaw、Kimi Code 等多个 Agent 的过程中，Litefuse 团队进一步总结了一套 Agent Trace 规范：`https://litefuse.ai/litefuse-agent-trace-spec.md`。开发者可以基于这套规范接入 Litefuse，也可以直接让 Agent 参考 `https://litefuse.ai/SKILL.md` 完成插件开发。

# 加入开源社区

[dsh-litefuse-plugin](https://github.com/litefuse/dsh-litefuse-plugin) 第一个版本已经开源并发布到 [npm](https://www.npmjs.com/package/dsh-litefuse-plugin) ，欢迎 DeepSeek Harness 用户试用并反馈实际使用中的问题。

DeepSeek 发布官方 Agent —— DeepSeek Harness 后，很快引起了业界广泛关注，GitHub Star 短短几天便超过 15 万。

DeepSeek Harness 接入 Litefuse：完善 Agent 可观测与评估能力

人工智能

开发工具

云计算

DeepSeekHarness发布后GitHub Star超15万，Litefuse推出dsh-litefuse-plugin插件，为其补充Agent可观测能力。该插件展示完整调用轨迹、Token成本、多层Subagent嵌套结构，并支持AgentEvals评估。相比原生Trajectory，Litefuse提供层级调用图、成本归因、跨会话聚合及评估闭环，开发者可通过三步快速接入。

代码解释

DeepSeek

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