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给你的DeepSeek Harness Agent 装上自进化能力！
本文介绍开源插件 @graysilver/dsh-evolve-modes@0.3.1，为 DeepSeek Harness（DSH）Agent 提供四维可调的运行模式：工作状态、推理策略、质量门禁与自进化。它不修改 DSH 核心代码或 AGENTS.md，通过官方插件机制注入配置，支持「提议不自动执行」的审慎自进化路径，并提供 CLI 安装与命令行 API。
DeepSeek Harness一夜把 Codex 和 Claude Code 都"收编"了，网友：这波是降维打击
DeepSeek Harness（dsh）rc.8 版本正式将 Claude Code 和 Codex 集成为可按需安装的 Profile Bundle 子代理，支持多实例并行、静默 CI/CD 集成、跨模型协作及图文混合输入。该更新标志着 dsh 从“能调用”升级为“能指挥”，但多 Agent 协作仍需严格权限隔离与结果校验。
如何快速构建一个Docker版本的DeepSeek Harness？直接粘贴可用
本文提供基于官方源码仓库构建纯净Docker版DeepSeek Harness的完整流程，涵盖从克隆代码、本地构建到通过docker-compose在极空间NAS上一键部署的实操步骤，包含yaml配置详解、路径映射要点及访问方式说明。
从小白变 DSH 高手！这 20 个 DeepSeek Harness 插件直接封神
本文系统梳理 DeepSeek Harness（DSH）生态中 20 个核心插件，按功能分为六大类：核心必备、界面交互、能力扩展、监控统计、多 Agent 和娱乐外观。涵盖插件市场入口、Web 管理看板、IDE 式侧边栏、AI 插件导购、真实浏览器操作、图像理解补全、Token 消耗追踪、多 Agent 协作等关键能力，强调插件内核对 DSH 从开发者工具升级为日常生产力平台的关键作用。
Codex 不只是编程助手：开源 Harness 让你把 Agent 嵌进自己的产品
OpenAI 于 2026 年 8 月 19 日发布 Codex Harness 开源计划，开放的是模型与应用之间的运行时支架（Agent Loop），而非模型本身。核心组件包括 codex exec（命令行非交互模式）、Codex SDK（TypeScript 后端集成）和 Codex App Server（产品级双向事件协议），分别适配脚本自动化、服务化工作流与界面嵌入场景。
Open Bot 开源发布——兼容任意 Agent Harness 的企业级 Grok Bot
CopilotKit 发布完全开源的 Open Bot，采用 MIT 许可，支持在企业自有基础设施上运行 AI 同事。其核心是 AG-UI 协议，可接入 Google ADK、AWS Strands、LangChain 等任意 Agent harness；每个 Bot 运行于独立计算环境，通过策略网关实现动作审计与 fail-closed 权限控制；全部数据自托管，治理日志记录决策主体与依据。项目当前处于 Alpha 阶段。
5 分钟装好 DeepSeek Harness：一个命令，让 AI 工具不再吃灰
本文介绍 DeepSeek Harness 的安装流程与设计理念，强调其‘一切皆插件’的生态化架构，并以 Mac 环境为例，通过 brew 安装 Node.js、执行 npx @deepseek-ai/dsh web 命令启动本地 Web UI，再配置 API Key 与工作区完成部署。
把 Codex 当作平台：基于开放的 Agent Harness 构建应用
OpenAI 开源 Codex Harness，提供可复用、可检查、可适配的 Agent 执行系统。它管理会话状态、工具调用、沙箱执行与审批流程，支持 codex exec、Codex SDK 和 Codex app-server 三种集成方式，使 Agent 能嵌入工程工作流、运营面板、安全调查等真实业务场景。
DeepSeek Harness 两天冲上 10 万 Stars：AI Agent 的真正前沿，已经从模型转向基础设施
DeepSeek Harness（dsh）在约53小时内获超11.2万GitHub Stars与1万Forks，其核心价值在于将Agent运行时解耦为可替换插件——模型适配、工具注册、会话日志、沙箱、权限与持久化均支持动态组合。文章指出，Harness能力对任务成功率的影响（27.4个百分点）已接近模型更换效果（29.4个百分点），标志AI Agent竞争正从模型参数转向运行时工程。
微软开源：1.58GB 的语音识别，纯 CPU 就能实时跑
微软开源 VibeVoice-ASR-BitNet，1.58GB 模型可在普通 CPU 上实时语音转文字，支持中英法意韩葡越等多语言。采用异构量化（1.58-bit + 8-bit），体积压缩至原模型 2.9 倍，RTF<1，词错率 8.25%，优于 Whisper、FunASR 等主流方案。
DeepSeek Harness 是自进化 Agent 的基石
DeepSeek Harness（DSH）是一套支持热重载、面向 Agent 自我修改与进化的开源 harness 架构，包含三层设计：可直接使用的 coding agent、everything-is-a-plugin 的 harness 构造框架、以及底层 meta-framework Cordis。其核心创新在于通过时间与空间可组合性实现插件的动态加载/卸载与依赖重组，为 Harness-level RSI 奠定基础，但尚缺完整的 Learning Loop 实现真正自进化。
DeepSeek Harness 手机端开源客户端：手机端也来了，开源社区这速度有点吓人
DeepSeek Harness（DSH）官方开源后数日内，社区即推出跨平台手机端客户端 dsh-mobile-app，支持 Android、iPhone 和鸿蒙系统，通过 PWA 或原生 APK 连接本地 DSH 服务，自动携带凭证、加密存储密码、原生支持 WebSocket。项目采用 GitHub Actions 构建，零本地依赖，同时存在远程连接、内嵌引擎、浏览器适配三条技术路线。
5天狂飙7377个插件！把“小黑鲸”改装成专属医疗 Agent 底座——DSH 插件实测 + 医疗场景落地设想
DeepSeek Harness（DSH）开源5天插件数量达7377个，增长23.59倍。文章实测13个高频插件，涵盖微信遥控、长对话导航、VS Code联动、Token监控、桌面宠物、插件安全检查、IDE工作台改造、视觉识别、文件引用、多智能体编排、长期记忆与定时巡检；并提出构建医疗Agent底座的七步组合，指出EMR解析、ICD-10映射、用药审查等临床专用插件仍属空白。
GLM-5.3 正式开放 API：输入1.4美元/百万token，输出4.4美元/百万token
z.ai 推出 GLM-5.3 开源大模型 API，定价与前代持平（1.4/4.4 美元/百万 token），显著低于 GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5 等高端模型；Artificial Analysis 测得其智能指数达60分，与 Kimi K3 并列开源模型榜首。
语音转文字终极方案 MOSS-Transcribe-Diarize整合包分享 本地离线整合包 区分说话人带时间戳一步到位
MOSS-Transcribe-Diarize 是一个端到端语音理解模型，支持中英文语音转写、说话人区分与时间戳标注。作者提供本地离线一键整合包，内置虚拟环境、CUDA组件与FFmpeg，适配低配硬件（如i5-8400+16GB内存无独显），支持批量音视频处理及TXT/SRT/ASS等多格式导出。
千问办公开源MyContext个人工作记忆图谱，Cactus Compute发布14MB端侧工具调用模型Needle 2
千问办公开源MyContext构建个人记忆图谱，Cactus Compute发布14MB端侧工具模型Needle 2，聚焦办公与端侧智能升级。 核心内容： 1. MyContext：本地优先的个人工作记忆图谱构建（数据采集、关系提取与冲突处理） 2. Needle 2：14MB端侧工具调用模型（结构化信息提取与低资源场景适配） 3. EVOKE：开放可动态切换提示词的世界模型（支持连续生成与运行中切换）
DeepSeek Harness被谷歌盯上：Agent下一战场，开始从模型转向系统
DeepSeek开源Harness框架，提出“Everything is a plugin”和“Every run is traceable”架构理念。Google Cloud高级AI产品经理Shubham Saboo拆解其5个关键设计模式：日志即事实源、重复调用提醒机制、信息完整性声明、代码编排不绕过治理、长期状态交由Workspace管理。这些设计共同指向Agent系统化——从依赖模型能力转向构建可追溯、可纠偏、可治理、可延续的运行时基础设施。
Qwen3.8-27B：可在高端笔记本本地运行的前沿级编码与智能体模型
阿里巴巴发布开源多模态模型Qwen3.8-27B，仅需17GB显存即可在消费级设备运行，支持图像/视频理解、超长上下文与智能体工作流，在多项编程与智能体基准中媲美Claude Opus等专有模型。
DeepSeek Harness 全景可观测实践
AI编码Agent运行追踪难？DeepSeek Harness全景可观测方案，结合开源LoongSuite双路线破局效率与成本问题。核心内容：1. AI编码Agent运行时的可观测挑战（耗时、失败、Token消耗等）2. DeepSeek Harness可观测数据基础与Trace/Metrics需求3. 阿里云团队提供的双开源可观测路线及实践应用
IndexTTS 2.5 让声音跨越语言
B站自研语音合成模型IndexTTS 2.5发布，支持中、英、日、西、阿五语种零样本配音，推理速度提升约2.28倍，跨语言情绪还原更自然，并开放语速控制能力。升级聚焦多语言字符歧义建模、语义token序列轻量化、S2M模块架构替换（U-DiT→Zipformer）及GRPO强化学习后训练。