就在今日，DeepSeek正式推出其首款原生Agent产品——DeepSeek Harness。这款产品并非简单对标GitHub Copilot或Claude Codex，而是一次面向Agent执行层的范式重构。早在V4 Flash正式版更新日志中，官方已悄然埋下伏笔：「该模型基准测试即基于Harness极简模式（Minimal Mode）框架完成」。APPSO作为首批内测伙伴，深度体验了其全栈能力：项目协同管理、长周期任务编排、多Agent协同调度、上下文动态压缩、实时联网检索，以及模块化Skill集成——覆盖本地Agent工作台全部核心场景。
与传统Codex类产品强调预设场景（如办公/编程）不同，Harness以「Agent预设（Agent Preset）」为核心抽象层，将身份、规则、工具链与行为逻辑封装为可复用、可克隆、可演化的配置单元。目前内置四大预设：极简模式（Minimal，仅保留目标指令，无搜索/计划/子Agent）、标准模式（Standard，兼顾通用性与稳定性）、代码模式（Code，专为批量检索、并行解析与多步自动化设计）、创造模式（Cordis，支持预设自定义与插件开发）。
用户可通过「/」快捷指令调用专属命令，亦可在创造模式中以对话方式让Agent辅助生成全新预设——从系统提示词、可用Tool列表、上下文压缩策略到多Agent协作拓扑，均可交互式定义。预设本质是岗位+工作环境：模型是大脑，Skill是操作手册，Tool是权限与接口，而预设则是完整岗位说明书——它决定谁在什么条件下、用哪些工具、按何种流程完成任务。
Harness更颠覆性地提出「一切皆插件（Everything is a Plugin）」架构理念。内测期间，社区已自发构建近300个插件，涵盖UI皮肤定制、桌面宠物集成、对话界面增强，乃至实现「跨会话长期记忆+后台自我进化」的底层能力。该记忆系统不依赖传统向量数据库+RAG，而是采用本地文件持久化 + 分层上下文注入 + LLM自主知识蒸馏的三重机制，使Agent能定期回溯全流程经验，将临时技能固化为长效认知。
插件能力远超功能扩展范畴：模型接入（默认兼容Kimi、OpenAI、Anthropic、Google等近40家厂商）、工具调度、策略引擎、存储后端、上下文管理乃至整个前端界面，均可通过插件动态替换或组合。例如一个「写作插件」，不仅新增/hedline指令，还可注册专属标题生成Tool、重写系统提示词、集成素材库与偏好记忆、嵌入网页检索MCP、定制写作面板UI，并精细管控Shell权限、文件访问范围及网络策略——这已不是功能叠加，而是Agent形态的彻底重定义。
横向对比实测中，同一V4 Flash模型在Harness、Reasonix与Codex中的Three.js滑沙游戏生成效果差异显著：Harness交付版本画面明快、物理逻辑严谨、门框识别精准、终点绿洲渲染自然；Reasonix虽调用同模型但输出粗糙、建模失真、光影失衡；Codex则展现出强工程思维——自动扫描本地项目、识别既有3D库、以pyramid-speed-run为参考原型进行渐进式构建，体现其对开发者工作流的深度理解。Harness的价值，正在于将模型潜能转化为稳定、可控、可定制的智能体生产力——它不急于做下一个Codex，而是致力于成为下一代Agent的操作系统。
来源：爱范儿