DeepSeek 昨晚刚开源了 Harness：附万少的2 万字保姆级教程 就在昨天（8 月 13 日），DeepSeek 正式发布首款 Agent 产品 DeepSeek Harness（dsh），

AI Coding 个人用得爽，一到团队就崩。EP-Harness 把 Agent 从聊天工具变成团队协作成员——可管理、可追溯、可闭环。落地后高频异常从 2400+/4h 收敛到个位数。

如果你刚接触 AI Agent，可能会觉得这个概念既熟悉又陌生——熟悉是因为到处都在谈论，陌生是因为很难说清楚它到底是什么。今天这篇文章的目标，就是帮你从"听过"走到"看懂"，再走到"能讲给别人听"。

DeepSeek Harness 从 0 开始：02依赖注入与服务管理 上一篇留下的问题 在上一篇里，每个插件都是独立的：ctx.provide('logger', ...)、ctx.provide(

DeepSeek Harness 从 0 开始：Cordis 核心概念入门 为什么是 Cordis？ 我们要实现的 Agent 框架天然是模块化的：Session 管理、Tools 系统、System

随着 AI Agent 在规划、编码、测试、部署等环节的能力增强，人类在软件工程中的比较优势正在发生迁移。执行效率不再是核心瓶颈，真正稀缺的能力变成了对 Agent 产出物及其技术决策质量的判断

基于 Microsoft AutoGen 的 PSE 三角色框架：RoundRobinGroupChat + 双轨重试，构建可验证的 Agent 协作闭环。

本文拆解一套已在企业培训平台落地的混合推荐架构：协同过滤 + 内容特征 + 岗位知识图谱三路召回，交叉注意力排序，配合冷启动兜底和信息茧房打破机制，给出完整的架构设计与可复用的核心代码。

最近在学 Agent，也在看 DeepSeek Harness，就是 DSH。 DSH 里面有一个很核心的底层项目叫 Cordis，继续往下看 DSH 的很多实现，最后都会碰到它。 Cordis 本身

一个 Coding Agent 真正难处理的任务，通常不是改一行代码，也不是调用几个工具。难的是它已经跑了半小时，手里有一堆中间结论、脚本、日志、子任务和未完成的判断，然后用户关掉终端、换个问题、或者

DeepSeek Harness 从 0 开始：Session 模块（事件日志） 现在开始DeepSeek Harness的模块介绍 事件系统让模块之间能松耦合地通信，但还缺一块：Agent 说了什么

DeepSeek Harness 从 0 开始：05 Tools 模块（工具注册与执行） Session 记录下了 Agent 的每一步，但模型只能输出文字——它没法真的去查数据库、读文件、执行命令。

唐杰谈 Scaling Law：下一轮 AI 竞赛，不再只是堆参数 如果你最近在做 Coding Agent，可能遇到过一种反直觉现象：底层模型没有更换，参数量也没有增加，但只要重新设计工具、执行环境

一段 Claude Code 会话做到一半，关掉终端，之后再运行 claude --continue，通常还能接着做。终端里的旧消息会重新出现，能恢复的 agent 配置、Git worktree 等

我每天的活儿基本都交给 AI coding agent 干了：写业务、修 bug、连 CI 的活也敢让它碰。所以 8 月 17 号 Wiz 披露的那起 Snowflake 事件，是我最近读到的、最让我

在 AI 辅助开发中，接口设计是一个非常容易“看起来能用，最后越来越乱”的地方。 > “这个接口到底应该怎么调用？” 这时候真正缺少的，并不是代码能力，而是：**统一的接口契约。**

DeepSeek Harness 是 DeepSeek 官方出品的可组合插件运行时 Agent 框架。本文结合源码与官方教程，从零上手跑通从第一个插件到真实编码 Agent 的完整链路。

DeepSeek Harness 上下文压缩：长对话管理 引言 长对话有两种死法，你都见过： 静默挤掉：对话到第 80 轮，模型开始"忘事"——前面读过的文件、改过的代码、定下的方案，像被橡皮擦擦掉一

5 分钟看懂 DeepSeek Harness 引言 如果你拆开过任何一个 Agent 工具的源码——Claude Code、Codex、OpenClaw——你会发现一个共同模式：有一个核心循环是硬编