1.概述1.1背景介绍AI Agent越来越智能化甚至可以帮助用户处理一些复杂的工作比如编程以及自行对模块进行测试; 为了学习使用AI agent这次使用 deepharness模型层 deepseek免费版来搭建 agent环境以及使用它来执行一些任务1.2关键术语1DeepSeek HarnessDSH)Agent框架负责调度模型读写文件/执行命令等比如常用的 deepseek对话框就是在该框架下执行的上层大脑手脚2DeepHarness一个桥接服务把网页版 DeepSeek 包装成 OpenAI 兼容 API中间翻译官/适配器3Rust一门系统编程语言用来编写deep seek harness的工具;DeepHarness 站在中间对下连接网页版 DeepSeek处理登录态、加密挑战、流式响应对上暴露标准 API让 Harness 像调用普通模型一样调用它。1.3 知识补充Q: 为什么 DeepHarness 用 Rust而不用 Python/NodeA: 如果用 Python 写PoW 可能从 15ms 变成几百毫秒如果用 Node 写长期运行可能遇到内存泄漏和 GC 暂停。Rust 让 DeepHarness 能同时满足低延迟、高并发、高可靠三个要求。2.安装Harness1.1环境准备Harness 基于 Node.js 运行对版本有明确要求。Node.js 22.19.0或 24.0.0仓库package.json的engines硬性要求npm/npx随 Node.js 自带即可操作系统Windows 10、macOS 10.15 或主流 Linuxx64/arm641查看node版本 node -vnode -v(2)版本不满足时使用安装新版本node nvm install 24 nvm use 241.2安装Harness1.2.1安装安装方式选择全局安装长期使用)Step1-安装 命令npm install -g deepseek-ai/dsh安装结果如下图所示:1.2.2启动Harness框架命令窗口输入如下命令dsh web启动结果如下1.2.3启动后配置启动成功后会弹出浏览器选择API Key,这里先选择稍后配置因为要使用免费版的deepseek)1.2.4创建工作区需要先选择一个工作区才可以开始工作工作区可以自己选择一个路径新建一个文件夹即可;1.2.5选择大模型版本当前默认版本DeepSeek-V41-Flash当前选中推荐定位最新一代的快速模型V4.1 Flash。它在响应速度和智能程度之间取得了最好的平衡。场景日常开发、Agent 自动执行任务的首选。它足够聪明来理解复杂指令同时速度够快不会让你等太久。DeepSeek-V4-Flash定位标准的 V4 快速版。场景V41 的上一代或基础版本。如果 V41 偶尔出现异常可以回退到这个版本作为备选。DeepSeek-V4-Pro定位专业版/满血版模型。场景复杂的架构设计、深度代码重构、极难的 Bug 排查。它通常比 Flash 慢很多消耗 Token 也更多但逻辑推理能力最强。适合在遇到 Flash 模型搞不定的复杂任务时切换。DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp定位带视觉能力的实验版Vision-Exp Vision Experimental。场景多模态任务。如果你的 Agent 需要“看”图片、网页截图、解析 UI 设计稿就必须切换到它。纯写代码用不到。这些模型版本都是收费的所以为了使用免费版需要进行后面的操作;3.安装dsh-deepseek-web-login插件先退掉当前的Harness框架,控制台输入 CtrlC3.1安装 pnpm控制台输入下面命令npm install -g pnpm安装后验证pnpm -v3.2安装deepseek插件控制台输入下面的命令并执行dsh plugin --profile web add dsh-deepseek-vision安装后结果3.3 重启Harness服务dsh web重启后结果3.4 使用下载后本地安装的方式安装 deepseek-web-login插件下载地址cv-superding/dsh-deepseek-web-login: Unofficial DSH (DeepSeek Harness) plugin: use chat.deepseek.com web models as an LLM provider - browser-login capture, PoW solving, SSE streaming, prompting-based tool calls.