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Market Intelligence/极客公园

DeepSeek Harness 实测:一夜 5 万星,Agent 界的 Android 来了

Agent 行业需要一个 Android。 作者|张勇毅 编辑|靖宇 北京时间 8 月 13 日晚上八点半,DeepSeek 正式公布了它成立以来的第一个 Agent 产品,之前预热很久,大家期待值很高的 Deepseek Harness。 截至发稿, 它的 GitHub 仓库已经涨到超过 5 万个 star —— 而仓库公开刚刚过了 12 个小时。 Deepseek Harness GitHub 主页截止发稿时已突破 5 万 star|图片来源:GitHub DeepSeek 官方给它的定义其实和别家也差不多:模型加上 Harness

·2026.08.14·8 min 阅读
事件背景基于真实抓取数据整理

本条来自 极客公园(Business / 科技商业),聚焦 technology、ai。 Agent 行业需要一个 Android。

Original Intelligence基于真实抓取数据整理

Agent 行业需要一个 Android

  • 作者|张勇毅
  • 编辑|靖宇
  • 01
  • 「一切皆插件」
  • Agent 行业需要一个 Android

Agent 行业需要一个 Android

作者|张勇毅 编辑|靖宇 北京时间 8 月 13 日晚上八点半,DeepSeek 正式公布了它成立以来的第一个 Agent 产品,之前预热很久,大家期待值很高的 Deepseek Harness

截至发稿, 它的 GitHub 仓库已经涨到超过 5 万个 star —— 而仓库公开刚刚过了 12 个小时

Agent 行业需要一个 Android。

作者|张勇毅

编辑|靖宇

北京时间 8 月 13 日晚上八点半,DeepSeek 正式公布了它成立以来的第一个 Agent 产品,之前预热很久,大家期待值很高的 Deepseek Harness。

截至发稿, 它的 GitHub 仓库已经涨到超过 5 万个 star —— 而仓库公开刚刚过了 12 个小时。

Deepseek Harness GitHub 主页截止发稿时已突破 5 万 star|图片来源:GitHub

DeepSeek 官方给它的定义其实和别家也差不多:模型加上 Harness,才等于 Agent。模型是脑子,Harness 是手脚;聊天机器人交付的是一段话,Agent 交付的是一件做完的事。

发布当晚,我们把它装进了自己的电脑,让它干了两件活:照着 The Verge 的风格重构极客公园官网,再调 GitHub 的接口,画出它自己的涨星曲线。两件活都交付了,全程花掉的 token 不到 3 块钱。

但它也确实还是个毛坯:界面对不写代码的人算不上友好,目前上传的开发者预览版的毛边随处可见。12 个小时用下来,我们的印象是——DeepSeek 压根没想现在就给你一个成品,它给的是一堆等你动手组装的零件。

01

「一切皆插件」

GitHub 仓库在正式公布前半小时就悄悄公开了,接下来是我们眼看着发生的一幕:21:05 查询时 7,283 个 star,21:51 再查,15,530 个。公布不到两小时,star 破万;今天早上再查,已经突破了 5 万。

在此之前,被称为史上增长最快仓库的 OpenClaw,84 天涨 20 万个,平均每小时约 99 个。DSH 头两个小时的涨速,是它的 80 倍。

目前 Deepseek Harness 还不是一个云端服务:装了 Node.js 的电脑上敲一行「npx @deepseek-ai/dsh web」,浏览器打开本地的 3080 端口,就是它的全部界面。会话、日志、数据都留在本地,浏览器只是它的壳。

新会话页面上挂着它的 slogan:「探索未至之境」,英文原文是 Into the Unknown,旁边是「预览版」的角标。第一次启动还会弹一个「内部测试提示」,大意是 0.1 版仍在面向 Harness 开发者测试,核心插件和基础接口未来几个月会快速演化。翻译一下:这是给开发者的尝鲜版,不是给普通用户的成品。

它最激进、也是发布后 12 个小时争议最大的设计,即「一切皆插件」。

插件概念是 Deepseek Harness 的核心|图片来源:极客公园

模型、工具、界面、审批策略,甚至驱动整个 Agent 运转的主循环本身,全都可以拆下来换掉:如果你愿意的话,连整个前端都是可以更换成你自己喜欢的风格的:比如上手第一时间,我就用 Prompt 将它改成了我更喜欢的洋红色主题。

Deepseek 允许你自由更改各种组件,甚至包括 Web UI 前端|图片来源:极客公园

让你直接动手改 Harness 的 Web 前端, 这一个小细节其实也能看出 Deepseek Harness 的开发逻辑,是一个由大大小小插件组成的生态系统 ;只要你愿意动手去适应这套系统,你就能搭出一套独一无二、专属于你的工作生态。

按官方文档的说法,Deepseek Harness 内置了标准、极简、代码、创造四种预设,V4-Flash 上个月刷榜 Terminal Bench 的那次官方评测,用的就是其中的极简模式——当时 API 更新日志里那句「即将发布的 DeepSeek Harness」,昨天兑了现。

目前 Deepseek Harness 内置了 4 种模式 Agent 预设,也可以手动添加自己喜欢的预设|图片来源:极客公园

开放的结果来得比想象快。内测阶段的开发者几天里做了约三百个插件,有人给它换上 Windows XP 的复古皮肤,有人做了表情包插件,让它干完活还能立刻给你发一张大肥鱼表情包。但这种广泛的玩法恰恰说明:这个框架里没有什么是焊死的。

但 star 涨得有多快,冷水来得就有多快。发布第二天,开发者社区的评价开始分化:无论是 Deepseek Harness 目前的用户体验,对非编程用户不是很友好、还是整个围绕着插件构建起来的 Deepseek Harness 生态,其实都引发了一些争议与讨论。

这些冷水没有一盆是冲着模型来的,全部泼在 Harness 这个「壳」上。壳的成色到底如何,我们发布当晚的两个测试正好可以对着看。

上手 Harness 之后,我的第一个测试,就是让它重构极客公园的官网:我把极客公园官网的网址丢给它,让它照着 The Verge 的风格,重构一版新的网站设计。

这个任务测的是另一个坑:它到底会不会真的去看两个网站。

这是 Deepseek Harness 最后实际生成的效果:实际上这个网站格式与交互都有一些细微的问题,但当你通过 Deepseek Harness 的插件式架构,装上更多关于模型与设计的 Agent 能力插件之后,整个网站就在快速迭代之下,变得更加具有现代感了。

举例来讲:虽然 Deepseek Harness 内置没有带画板功能,也可以去通过安装插件来实现;官方插件库里有现成的名为 DSH-OpenPencil 的插件,安装之后,你就可以直接实时在对话中预览交互设计文件,直接让 Deepseek Harness 原本单调的 Web UI 变身设计交付工具。

此外,为了验证这次的图片生成以及数据提取能力。我甚至还用 Deepseek Harness 直接生成了一张从昨晚到今天早上的 GitHub 增长趋势图:

提示词:用 GitHub 的公开 API 查一下 deepseek-ai/deepseek-harness 这个仓库的 star 数据,结合这几个我们人工记录的时间点:8 月 13 日 21:05 是 7,283,21:51 是 15,530,8 月 14 日 8:53 是 44,514。画一张 star 增长曲线图,横轴时间、纵轴 star 数,标注关键节点,存成图片。

DeepSeek Harness 有一个「轨迹」页,模型看到的一切都记录在案:系统提示词、思维链、每一次工具调用和返回结果。所以它是真抓取了页面,还是凭训练记忆里的印象「脑补」了一个 Verge 风格,翻记录就能对质。 这种「全程留痕」是它和聊天机器人在架构上的根本区别之一 ——聊天工具只保存最终的对话,它保存的是过程里的每一步。

这个设计也是它在 Hacker News 上收到的最响亮的好评。有开发者把「模型看到的一切都写入只增不改的日志」称为 killer feature,还特别点出,美国模型厂商的 API 恰恰把这层数据藏了起来。

算一笔账

Harness 本身免费开源,但模型调用照常收费:目前我们测试的都还是13 日晚 Deepseek 官宣涨价之前的模型价格,因此仍然算是量大管饱:实际上, 这整篇文章的 Demo 测试下来,我们消耗的 Token 用量也没有超过 3 块钱 。

此外,Deepseek Harness 还会主动帮你把账算得明明白白:每个会话底部都挂着实时统计,这一轮几步、模型耗时几秒、输入输出各多少 token、甚至缓存命中率多少,都会全部摊开给你看。

争议也恰好出在这里。

发布次日,一项在开发者圈流传的第三方对比称,同款 V4-Flash 接入另一个开源 harness Pi,token 消耗只有 DeepSeek Harness 的三成多。

我们自己的使用体感上,除了使用 V4 Pro Max 仍然量大管饱之外,目前直接使用 Deepseek V4 Flash,不仅速度更快,在那内容生成准确率上也并没有降低很多,或许这也代表着目前 Deepseek 的 Harness 确实还处在开发者预览版的阶段,它并不是最终完成的版本。

02

Agent 界的 Android

模型公司亲自下场做「壳」,DeepSeek 不是第一家。Anthropic 有 Claude Code,OpenAI 有 Codex,现在名单上补齐了最后一个大玩家。

Harness 可能是大模型打通生产场景目前最重要的路径之一;开发者工具公司 Composio 做过一个对照测试:同一个 V4-Flash,接入八种不同的 harness,完成三十项任务。最好的完成了二十项,最差的只有十四项。模型一模一样,结果差出三成。

模型划定能力上限,Harness 决定这份能力最终能兑现多少。

对 DeepSeek 来说,这层壳还有三重更现实的账。成本上,上下文怎么组织、缓存怎么命中,决定一个任务烧多少 token、重试几次,这些都发生在 Harness 层,别人的壳它管不着。数据上,任务失败的完整记录是改进模型最好的养料,而记录握在壳的手里。生态上,网易科技的报道里提到,团队表示会向部分开发者提供 API 额度——把插件开发者留在自己院子里的意图,不算隐晦。

站远一点看,过去两年模型公司卖的是 token,按字数收费,像卖水。从 Claude Code 开始,它们陆续发现真正值钱的是「把事做完」这个动作本身。DeepSeek 是最新下场的大玩家,也是第一个把整个壳都开源的。

它赌的是另一条路:别人把 Agent 做成成品卖给你,它把 Agent 的零件全部摊开,赌开发者会用这些零件,拼出它自己都没想到的东西。

回头看,「像框架、不像成品」这句今天关于 DeepSeek Harness 最大的争议,放在另一个坐标系里就是恭维—— 安卓刚问世的时候,也是一副毛坯的样子,粗糙、开放、只吸引动手的人。后来的事,大家都知道了。

DeepSeek 赌的,是 Agent 这个行当也需要一个安卓。

*头图来源:Deepseek Harness 官网

本文为极客公园原创文章,转载请联系极客君微信 geekparkGO

极客一问

你使用 DeepSeek Harness 的体验如何?

❧
Industry Analysis规则派生 · 可核对

本条目归入「Technology AI」垂直,涉及真实话题:technology、ai。

· 市场:关注 technology、ai 对相关品类与竞争格局的潜在影响。

· 消费者:受众行为与偏好变化值得追踪。

· 品牌:本动向对品牌资产建设的启示。

· 渠道:内容分发与触点组合(社媒 / 电商 / 线下)的协同值得复盘。

Marketing Insight规则派生 · 可核对

· 核心话题:technology、ai。

· 可思考:如何把「technology」的洞察,转化为可衡量的内容与增长动作?

Career Usage规则派生 · 可核对

面试中可引用「DeepSeek Harness 实测:一夜 5 万星,Agent 界的 Android 来了」:围绕 technology、ai,说明你对行业动向的判断与可落地动作。

本条目相关英文术语可在「商务英语」模块按话题检索,用于外企面试表达训练。

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来源
阅读原文 · 极客公园 ↗
发布:2026.08.14
类型:Business / 科技商业
话题:technology、ai
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