### 一、DSH 是什么？
**DeepSeek Harness（dsh）** 是 DeepSeek AI 官方开源的自研 **Agent 运行时/托管框架**，采用 **MIT 协议**。2026年8月13日正式开源，目前为 Developer Preview（开发者预览版），是 DeepSeek Agent 生态的关键一环，与 DeepSeek V4 Pro 同一天发布。
### 二、核心架构：「一切皆插件」
这是 DSH 最突出的设计亮点。对比 OpenAI 的 Codex：
| 维度 | Codex | DSH |
|------|-------|-----|
| 实现 | Rust | 插件化运行时 |
| 工具/MCP/hooks/skills | 外部集成 | 全部作为"插件"内置于运行时 |
| 扩展性 | 封闭 | 模型、工具、技能、存储、agent loop 全部可插拔 |
关键理念：DSH 的优势在于你可以把运行时时作为自己的组件自由组合，选择 DeepSeek 或其他任意 LLM 适配器，甚至可以自己写新插件直接插入。官方还提供 defineTool、inject 依赖注入、ctx.effect() 自动清理、能力三角色（Definition/Provider/Consumer）等开发机制。
### 三、安装与使用
需要 Node.js >= 22.19，通过 npm 一键安装后启动：
- npx @deepseek-ai/dsh web：临时运行
- npm install -g @deepseek-ai/dsh：全局安装
- 启动后通过浏览器 Web UI 使用（本机 3080 端口）
- 首次使用需配置模型 API Key（DeepSeek 平台，也支持兼容 OpenAI 协议的端点）
### 四、特色功能
- 多种 Agent 模式：标准模式、PTC 模式（Code Mode）、极简模式、计划模式
- 轨迹回放（Trajectory）：可视化回放会话内部过程与 token 花费
- Token 成本实时统计
- 计划模式：指令不明确时主动追问澄清，更省 token
- 沙箱与审批：危险动作可控
### 五、实测表现（社区反馈）
用 V4 Flash 分别跑 dsh 和 Codex：模型、推理强度一致时，简单任务两者差别不大；长程任务 dsh 明显更强。不足：文件操作、UI 细节打磨尚略逊于 Codex，仍在完善。
### 六、社区生态
- dsh-handbook：DSH 从 0 到 1 深度手册
- awesome-deepseek-harness：插件、Skills、MCP 服务器精选清单
- deepseek-harness-termux：在 Android/Termux 上运行
DSH 是 DeepSeek 在 Agent 基建层的一次开源布局，核心理念是把 Agent 运行时做成可插拔的积木，非常值得关注。
