![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/48b80d23df87f2f492df219aac0d9a82.png)


上周AI 圈像过年一样，太热闹了！

先是 DeepSeek 接连几番炸场。

8月13号，发布了DeepSeek V4 Pro正式版。

14号，DeepSeek自家的Agent产品也发出来了：**DeepSeek Harness**。

紧接着，智谱也官宣发布了 GLM-5.3。

再到17号，DeepSeek API 价格狠涨了几倍到十几倍不等。

**不说测评了，这更新速度，看都看不完……**



今天我们就来重点聊一聊大家最近都在谈的：`DeepSeek Harness` 。

可能有人要说：我丢，都出来一周了，热度都过了，你现在才来讲这个？

**这里也统一回复下**：我写文章，从来不为追热点而写，只写两类东西——我觉得真有价值的，和我认为是趋势的。热度会过去，价值不会。像 Harness 这种 Agent 运行框架，往后只会越来越重要。

**再者是**，从上周五开始，我一直在重构自己的网站，这几天是真没腾出时间来，这才拖到了现在。🥲


好了，废话不多说，码字不易，先帮忙点个收藏，我们开始进入正题。


---


## 先说 DeepSeek V4 Pro

在聊 DeepSeek Harness 之前，先简单说一下DeepSeek V4 Pro和这次涨价这事。

这次 **DeepSeek V4 Pro** 正式版主要增强了 Agent 能力，之前发的预览版最大短板就是 Agent、工具链式执行、软件工程任务，正式版重点补齐这一块。

同时支持`Responses API` 和 Codex 接入，且在 App、网页、API 三端已全面上线。（当然这个不是此次的升级重点，毕竟这些特性，早支持了）

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/d898b536a80e735a4b441c6258da24be.png)

> Responses API 是 OpenAI 推出面向 Agent 智能体的新一代接口标准，现在DeepSeek V4它原生支持了 Responses API，意味着可以直接接入 Codex，不需要任何协议转换，接入流程比以前简单多了。


## DeepSeek 涨价意味着什么？

8月17号，DeepSeek 官宣了一轮不小的涨价。

**涨价前：**

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/a6c3b208fd85f41b78543e739eb79f5c.png)
**涨价后：**

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/acc21ee98d6663e4cb8f5dc0d92d6f78.png)

V4 Pro 的缓存命中价格，从 0.025 元涨到高峰时段的 0.30 元，直接涨了12倍。

**输出价格从 6 元涨到高峰的 27 元，涨了 4.5 倍**。

这个价格，配合 DeepSeek V4 Pro 的性能，我只能说：曾经那个"价格屠夫"，吸引力一下子少了一大截。

要知道，DeepSeek 之前的护城河，说白了就俩字——**便宜**。同样的活儿，别人收费它打折，别人打折它白送，无数个人开发者和小团队把它当成"最便宜的主力模型"来用，图的就是一个性价比拉满。

但这次涨价之后，情况变了。

性能上，V4 Pro 确实冲进了第一梯队，可国内的 GLM-5.3、Qwen 3.8 Max 也不是吃素的，几家本来就挤在同一条水平线上，谁也没法把谁甩开。以前 DeepSeek 是"性能差不多，但价格是零头"，闭眼选它就行；现在价格优势一缩水，这个"闭眼选"的理由就不成立了。

甚至从综合性价比来讲，单看 API 调用，GLM 可能已经反超了。

那，DeepSeek 8 月 17 日全面涨价意味着什么？

我觉得，这件事不只是一家公司调价，是国内大模型行业的一个**拐点信号**。

首先，是算力供需已经扛不住低价模式，其次是行业竞争逻辑变了，从原来拼低价，转向拼价值，过去一年国内大模型打法：谁便宜谁抢开发者。现在逻辑变成了：**模型能力优先，价格其次**。


## 重点聊聊 DeepSeek Harness


DeepSeek Harness 这玩意到底是啥，如何理解？又该怎么使用呢？

接下来，就围绕这几个新手最关心的问题，展开聊聊。

可能很多新手会想，现在AI Coding类的Agent，不都是喜欢叫XXX Code吗，比如`Claude Code`、`OpenCode`、`Kimi Code`。那为啥DeepSeek自家的不叫DeepSeek Code，而是DeepSeek Harness。


这是因为，**DeepSeek Harness的定位，本来就不是专门为AI Coding来打造的**。


正如，LangChain之前在聊Agent Harness的时候提出来的，一条很重要的公式：

**Agent = Model + Harness。**

一个好的Agent，必然是由Harness和模型一起构成的。（这条公式，在DeepSeek官网也提到了）

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/2d50ac38070eff1e2c83be0878c19b28.png)


可能很多新手到现在还搞不懂，到底什么是Harness，简单来说，咱们用的Claude Code、Codex、Workbuddy、ZCode这些，本质上都是Harness，要跟模型比如Claude Fable 5、GPT 5.6-Sol、GLM-5.3这些搭配起来用才行，要不然就是个空壳子。


而一个 Harness 的内部构成，其实相当复杂。

工具、Skill 系统、会话管理、沙箱隔离、存储、Agent 循环、子 Agent、调度、工作流……一整套东西，缺一不可。

它们之间的关系，画成图大概是这样：

```mermaid
flowchart TB
 U["👤 用户输入"] --> SM["🗂️ 会话管理"]
 SM --> LOOP

 subgraph LOOP["🔁 Agent 循环（核心引擎）"]
 direction LR
 T1["🧠 思考 模型决策下一步"] --> T2["⚡ 行动 调用能力执行"] --> T3["👁️ 观察 收集执行结果"] --> T1
 end

 LOOP -->|"需要干活"| TOOLS["🛠️ 工具 文件 / Shell / 搜索"]
 LOOP -->|"需要经验"| SKILLS["🎯 Skill 系统"]
 LOOP -->|"任务太大，拆出去"| SUB["🤖 子 Agent"]

 TOOLS --> SANDBOX["📦 沙箱隔离 执行环境安全区"]
 SUB --> SCHED["📅 调度"]
 SCHED --> WF["🔗 工作流"]
 SM --> ST["💾 存储"]
 SANDBOX --> ST
 WF --> ST

 classDef user fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,color:#0d47a1
 classDef core fill:#fff3e0,stroke:#f57c00,color:#e65100
 classDef cap fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,color:#4a148c
 classDef infra fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,color:#1b5e20

 class U,SM user
 class T1,T2,T3 core
 class TOOLS,SKILLS,SUB cap
 class SANDBOX,SCHED,WF,ST infra
```

在过去，这一切几乎都是厂商替你做好的，所有组件被封装进一个软件的"壳"里，比如 `Claude Code`、`Codex`。

你用的，本质上是一个成品。内部构造全部藏在幕后，普通用户看不到，也不需要看到。

普通用户真正能动手的地方，无非就是 Skill、MCP 这些。至于壳里面的东西，全部是厂商提前封装好的——你改不了，一般也不会想着去改。

**打个比方**：过去的 Harness 是**精装房**，拎包入住，体验很好，但墙你不能拆，格局你不能动。

而如今，DeepSeek Harness 直接把这些组件全部拆成了独立的插件。开发者不需要改动 Harness 的源码，就能自由选择、替换、扩展其中任何一项能力。

简单来说，Harness 中的一切，你全部都可以自定义。


这也是DeepSeek官方强调的Harness设计原则：**一切皆插件**。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/719578a09441d4d4cfbe6be1565e612b.png)

官方网址在此：
```
https://www.deepseek.com/harness/
```


**DeepSeek Harness** 其实真正的核心只有一个东西，叫Cordis的内核，这个内核可以在Agent运行的过程中，随时更换插件，还能保证Agent运行状态不崩。

简单来说，Cordis这个内核只负责插件的加载、卸载和依赖管理，其他的什么都不管。


所以，现在你应该知道，DeepSeek为啥叫Harness，因为它的定位，就是做一个Harness基建系统，而并非一个单纯的AI Coding。

通过一套基建，或者说，通过这套**一切皆插件**的设计理念，让全世界开发者都能一起参与进来，一起插拔，一起做各种各样的插件出来，丰富整个DeepSeek Harness的生态，从而构建出一个AI 时代的新底座，同时又能完成Agent的自进化。


值得一提的是，**DeepSeek Harness** 开源后，成为了截止目前Github上有史以来star增涨最快的开源项目，截止到我写完文，它在Github上到了15w+的Star。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/55ec23afe6c1a4a6cc024de178cbe7c8.png)

**项目地址：**
```
https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness
```


聊完了，它是什么，它的设计理念，对于普通用户来讲，最关心的还是如何使用它，接下来，我们就来从 0 到 1，在本地环境安装搭建 DeepSeek Harness。


### 第一步：环境准备

你的电脑上需要先装好 Node.js。打开终端，输入：

```
node --version
```
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/f9fbfd3c7d5747df9cc2321d2ac7fbaf.png)

看到版本号就说明装好了。如果没装，去 `https://nodejs.org/zh-cn/download` 下载 LTS 版本安装即可。
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/8592aa6cbf84b5dd5ec3b41478a030c6.png)


### 第二步：安装 DSH

Node.js 就绪后，全局安装 DeepSeek Harness：
```
npm install -g @deepseek-ai/dsh
```

装完之后，验证一下是否成功：

```
dsh --version
```

看到版本号就说明安装完成

如果你只是想临时用用，也可以选择利用 npx命令在线启动：

```
npx @deepseek-ai/dsh web
```

如果你是一名技术从业者，考虑后续需要定制，可以直接选择源码安装

```
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git
cd deepseek-harness
pnpm install
pnpm run build
pnpm dsh web
```

如果你是外行，看不懂上述命令，不知道咋运行，那就把上述的命令随便扔给任何一个你的本地Agent产品（Codex、WorkBuddy），让它帮你装。

### 第三步：启动服务

输入以下命令启动：

```
dsh web
```

服务会在本地启动，浏览器会自动打开 `http://127.0.0.1:3080`。如果没有自动跳转，手动在浏览器地址栏输入这个地址即可。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/16267a33b97ba63158059b7590e6d9af.png)


### 第四步：首次配置

第一次打开界面，会弹出一个内测声明。Harness 目前还在快速迭代，接口和功能随时可能调整，点击"继续"进入主界面。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/8a06ff2e1a5132cbd2240ef1c8df54fd.png)

 点击继续后，第一次运行会让你填上你的DeepSeek API，你去官网搞一个就行，记得充一点钱。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/73b5ac7dcb5e243a47767221001b54e7.png)


如果没有 API Key，需要先去API开放平台官网: `https://platform.deepseek.com/` 注册并创建。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/4e935f5401bc52f413cd47bf8148693e.png)

 将创建的API KEY 复制粘贴到DeepSeek Harness中，就可以进入到首页了。


### 第五步：选择模式

配置完成后，点击左侧的"新会话"按钮，进入对话界面。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/08ed6a7d5b5c00b8bc5a0fa24a021b61.png)


创建一个目录 DeepSeekProjects 作为工作区：
```
mkdir DeepSeekHarnessProjects
```

新建会话时可以选择运行模式，DeepSeek Harness目前内置了四种运行模式，这也是普通用户最难理解的，大家搞得最懵逼的东西。
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/2b3768c982445da19e9a4161b93f74c3.png)


**先说结论**：这四种运行模式，不是绝对的，你可以理解为，这就是DeepSeek官方给我们默认预设了几种模板，对，就是纯粹的模板，方便你开箱即用的，你也可以自定义新的模式。


![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/419ba3c8280f2b385cf32c4d4061c29c.png)


我简单的说一下内置四种模式的区别。

#### 标准模式

作为新手首选模式，如果你是第一次使用，或者对底层机制没有那么了解的话，无脑选择标准模式就可以了，标准模式下拥有完整的代码Agent能力，包括文件读取与编辑、Shell、文件搜索、网页搜索、Skills、计划、目标、后台任务、子Agent和工作流等，开箱即用。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/d57d5fb5ce55276f0b9d221104cca781.png)


#### PTC 模式

PTC模式拥有标准模式的全部能力，区别主要在于工具呈现方式上。

标准模式里，模型通常发起一次工具调用，拿到结果，再决定下一步。PTC模式会给模型一套Code Mode SDK，让模型写一段TypeScript程序，在一次`run_code`里组合多个工具操作。

那这有啥用呢？

通俗来解释的话，就是原来可能需要五次模型往返的读取、搜索、筛选、并行调用和结果整理，有机会被压进一次程序执行，这会减少模型与工具之间来回对话的次数，节约Token。

当然，它依赖较强代码规划能力，调试难度更高；小白用户先别急着碰，就用标准模式就行。建议用熟悉了或者遇到大量重复调用场景再切换。

#### 极简模式

极简模式看这个名称就懂了，该模式下仅保留了持久 Bash 与文件编辑器的能力。

这个模式主要用于最小环境下的模型基准测试。

就比如你想比较两个模型裸Agent能力时，就用它。但该模式不适合日常开发。


#### 创造模式

同样具备标准模式的全部能力，但它多做了一件事：能检查自己正在运行的 Cordis 环境，在内存中试验插件，帮你创建新的 Agent 和插件。

说白了，**它能让 Agent 直接改造自己**。


比如，你可以让它"捏"一个全新的 Agent 出来：

```
“帮我做一个只允许读代码、不允许改任何文件，专门负责代码审计的 Agent。”
```

也可以捏一个贴着你工作流的。比如你是做测试的：

```
“帮我做一个接入公司 Jira、能读需求、能提交 Bug，但碰不了其他任何东西的测试助理 Agent。”
```

但这两条，还只是"造别的 Agent"。创造模式真正魔幻的地方，是第三个玩法——**改造它自己**。

比如你让它跑一个接口压测，它会先检查自己身上有没有压测插件。发现没有，它不会回你一句"抱歉，我做不到"，而是当场写一个压测插件，挂到自己身上，接着把活儿干完。

整个过程，你只说了一句话。

用一个比喻来说，就是 Agent 发现自己没有扳手，于是现场造了一把扳手，插到自己手上，接着用这把扳手继续干活。

这个才是 DeepSeek Harness 最特别的地方，也是 Cordis 内核最棒的体现。


### 第六步：开启对话

选择好模式后，在输入框里输入你的需求，就能开始和 DeepSeek 的 Agent 对话了。

比如我问它：`你认为DeeSeek harness 设计理念好吗，好在哪，只能说三点`

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/5c19215311c13a5e3fabbcd7826950d8.png)

另外，DeepSeek Harness还提供了一个**轨迹**功能，可以按来源查看每一次运行，对开发者来说，这意味着可观测、可审计、可复现，非常适合做研究。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/61ae013d9a043dd817d1046fd2c04ef4.png)


### 第七步：使用插件

前面提到了，DeepSeek Harness 最重要的设计原则是：**一切皆插件**。

**插件**，有两种玩法：

- 一个是，自己造插件，好处在于，方便理解 Harness 怎样注册工具插件的，适合学习用途。
- 另一个则是，安装别人写好的插件，拿来即用，适合日常使用。

本篇教程因为主要是面向新手，因此就不讲如何自己造插件了，其实也不难。

日常使用的话，DeepSeek Harness有些功能，如果无法满足使用需求的话，我们可以直接用大佬们做好的插件。

官方社区目前收录了很多插件：

```
https://github.com/topics/dsh-plugin
```

比如，我挑一个一键更换DeepSeek Harness皮肤的插件: `dsh-web-ui`
![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/249ef5fd52b32ac5cf16862956355032.png)

安装也很简单，一条命令装齐：

```bash
dsh plugin --profile web add @linxin666/dsh-web-ui-all
```

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/f331eed6d73e63bbc00ee6703358cd2b.png)


装完重启 `dsh web`，打开「设置 > 插件配置」按需开关插件，或在皮肤中心试穿皮肤。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/02266cde941fd54ad0eb1b559ce1ee16.png)

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/313b20ef48719d65c02f44fe92c728c9.png)

还有其他更多好玩的插件，大家可自行安装体验。

### 第八步：接入第三方模型

上面已经讲过了，在DeepSeek Harness中，一切皆插件，什么都可以更换，模型当然也能换，如果你想在DeepSeek Harness接入其他厂商模型，完全是可以的。

这里我就以 GLM-5.3 为例。

演示，如何在已有的 DeepSeek Harness （简称DSH） 里接入第三方模型。

1）打开 DSH 的 Web 界面，点击左下角的「设置」按钮，进入「模型」标签页，点击「添加提供方」。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/da6a03fbcbe71134ec048fd593af9bb8.png)


2）「模型提供方」列表中已经内置了几十家国内外主流厂商模型可自由选择，此处我们选择
模型提供方为 `zai-coding-cn`，然后到 智谱开放平台 （`https://bigmodel.cn/apikey/platform`）获取你的 API Key 填进去就行。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/374696c0272b0828f78b759ca6f80605.png)

3）展开自定义设置，点击「获取可用模型」。不过因为 GLM-5.3 太新了，默认不会被自动拉取到。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/66492ea1b4fb49f29337d1dbd7d221d1.png)

所以如果你需要使用glm-5.3 模型，需要手动点击「添加模型」，填入 `glm-5.3`，然后保存。


4） 配置好了之后，就可以在对话框中选择并使用 GLM-5.3 模型了

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-6490225/4d035a5860a46d6d70b172f8f38ef3aa.png)

用同样的方法可以继续把你的GPT、Claude、 Kimi 等模型添加进来。


## 写在最后


DeepSeek Harness 只是个起点。接下来真正值得关注的，是“一切皆插件”能否形成一套行业足够稳定的开发标准，以及它是会长成 DeepSeek 自己的 Coding 产品，还是会成为更多 Agent 产品共同采用的底层 Harness。

总之，这个Hanress的其他有趣的地方，就交给大家去探索了。

> 需要注意，目前放出来的，DeepSeek Harness还只是**开发者预览版**，通俗来说，就是专门面向开发者放出的早期测试版本，普通用户也可以刷，但**不并建议作为日常主力用**。

14号，DeepSeek自家的Agent产品也发出来了：DeepSeek Harness。

从 0 到 1，DeepSeek Harness 保姆级安装与使用教程！

DeepSeek Harness是DeepSeek推出的开源Agent运行框架，秉持“一切皆插件”理念，支持模型、工具、技能、工作流等全模块自由替换与扩展。其核心Cordis内核实现动态插件管理，赋能Agent自进化。已成GitHub史上增速最快开源项目（15w+ Star），标志着国内大模型从拼价格转向重架构与生态的新拐点。

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DeepSeekHarness发布：一切皆插件的Agent运行框架，Cordis内核支持动态换件，四种模式适配不同场景。V4Pro涨价12倍，行业从拼低价转向拼价值。开源15w+Star，可接入GLM-5.3等第三方模型，GitHub安装教程详解。

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