AI热榜 DeepSeek 的 Harness 终于来了。
8 月 13 日，DeepSeek 面向全球开发者开放 DeepSeek Harness 开发者预览版，首个版本为 v0.1，并同步以 MIT 协议开放源代码：https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness 开发者现在可以通过 npx @deepseek-ai/dsh web 直接启动 Web UI，也可以从 GitHub 拉取完整项目。
从版本号看，这还远未到成熟产品阶段。
DeepSeek 也明确表示，当前仍有大量细节需要打磨，核心插件和基础接口将在后续快速迭代。
不过，这次发布已经回答了外界最关心的问题：DeepSeek 会怎样做自己的 Harness？
它给出的答案是：一切皆插件。
连 Agent Loop 都能替换 过去几个月，围绕 AI Coding 的讨论正在从模型转向 Harness。
同一个模型被放进不同的 Agent 系统，最终表现可能相差很大。
原因并不复杂：模型只负责预测下一步，Harness 决定模型能看到什么、可以调用哪些工具、如何组织上下文、遇到错误怎么重试，以及什么时候判断任务已经完成。
目前主流 Coding Agent 虽然普遍支持插件、MCP 或自定义工具，但可扩展的范围通常集中在工具与技能层。
DeepSeek Harness 把插件边界进一步下沉到了整个运行时：模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、Agent Loop、调度和 UI，全都由插件组成。
这意味着，可替换范围从某个搜索工具或 MCP Server，一直延伸到 Agent 如何循环、如何调度子 Agent、如何保存会话，以及最终采用什么交互界面。
整个过程无需修改 Harness 源码。
支撑这套架构的是 Cordis 插件系统。
Cordis 元框架本身只处理插件的加载、卸载与依赖关系，具体的 Agent 能力则由不同插件提供。
插件之间通过服务和事件协作，再由配置决定它们如何组合。
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