本书围绕DeepSeek Harness（DSH），讲解 Agent（智能体）软件的系统

化组织方式。全书从“模型只会生成 Token，Agent 要完成任务”这一根本矛盾

切入，根据“一切皆插件”（Everything Is a Plugin）原则，剖析 DSH 如何把模

型适配、工具注册、会话记录、Agent 循环等能力组织进统一的插件组合体系，

并借助 Cordis 运行时实现插件的动态挂载、生命周期管理与依赖重新解析。

全书按“先跑起来，再拆开看，*自己动手”的路径展开，包括导读、

8章正文和2个附录：先运行 DSH，用4套Preset（预置组合）观察同一模型在不

同能力组合下的行为；再拆解 Skill、Tool、Hook 3个扩展层次，分清 Guard、

Approval、Sandbox 的执行边界；随后进入 Cordis，解释插件的动态组合、生命

周期与热更新；*从设计者视角讨论如何构建和验证自己的 Harness。

书中提供多组动手实验与观察方法。主要实验可以使用兼容的本地模型完

成；涉及特定 Provider、图像输入或版本接口的实验，仍需按相应环境复核。

本书适合有一定大模型应用经验的*、AI 应用工程师与架构师阅读，

也适合所有想理解“Agent 软件应当如何组织”这一问题的技术读者参考。

亦凯 ，AI 技术*、*自媒体人，长期深耕 AI Agent 与大语言模型工程化应用领域。行业影响力：入选「知乎商业答主影响力榜」AI 方向前 10 名。凭借对前沿技术的敏锐洞察与实战经验，持续输出深度技术分析，在知乎及各大技术社区具有极高的专业口碑。各主流自媒体平台均拥有 5 万+垂直粉丝，全网博文累计阅读量突破百万。擅长将复杂的底层算法原理转化为易于理解的工程实践指南。

核心专长：专注于 AI Agent 架构设计、RAG 知识增强及多智能体协同系统。致力于打破大模型应用中的“黑盒”，帮助*实现从理论到生产环境的闭环落地。

导读　为什么现在需要 Harness 1

0.1 Model 只会生成 Token，但 Agent 要完成任务 1

0.2 为什么 DSH 值得单独写一本书 2

0.3 本书的学习路径 3

第 1 章　Harness 不只是另一个 Coding Agent6

1.1 先把“产品”和“Runtime”区分开 6

1.2 “一切皆插件” 7

1.3 为什么这不只是“多加几个 Tool” 8

1.4 这是否意味着 DSH 会成为行业标准？ 9

1.5 Developer Preview 9

第 2 章　从*开始运行 DSH 11

2.1 环境准备 11

2.2 Workspace 是 Agent 的“现实世界” 12

2.3 配置模型 13

2.4 预置 4 套 Agent Preset 14

2.4.1 对照 4 套 Preset 15

2.4.2 观察 Composition 的“差分” 16

2.4.3 比较同一任务的执行轨迹 17

2.5 为什么官方 Benchmark 会选 Minimal 18

2.6 本章小结 19

第 3 章　“一切皆插件”意味着什么？ 20

3.1 DSH 的 Preset4 套 不是 4 个独立 Agent 20

3.2 Host Plane 与 Agent Plane 21

3.2.1 Scope Context：会话级能力从哪里来 22

3.2.2 作用域的意义：动态组合*须有边界 23

3.3 Standard：能力基线 23

3.4 PTC：同一批能力，不同的呈现方式 26

3.5 Minimal：把 Harness 压到非常薄 29

3.6 Creative：让 Runtime 本身也成为可操作对象 30

3.7 4 套 Preset 如何体现“一切皆插件” 31

3.8 “一切皆插件”不等于没有内核 32

3.9 本章小结 32

第 4 章　从 Skill、Tool 到 Hook——*手改变 Harness 34

4.1 Skill：*轻量的扩展 35

4.1.1 Skill 路径与默认启用方式 36

4.1.2 动手实验：删除 Skill，观察能力是否还在 36

4.2 *层：写一个真正的工具 37

4.2.1 注册也有生命周期 39

4.2.2 不要把 Tool 看成一个函数 39

4.3 第三层：用 Hook 改变执行规则 41

4.4 Tool Execution Pipeline：一次工具调用究竟要经历哪些阶段 42

4.5 Guard、Approval 与 Sandbox：规则判断、单次授权与执行

隔离 44

4.5.1 为什么 Guard 要“单调” 44

4.5.2 Approval 与 Sandbox 为什么*须放在不同层 45

4.6 Code Mode 与 Pipeline：为什么不能绕开这条管线 45

4.7 动手实验：同一 Tool，不同执行规则 46

4.8 本章小结 46

第 5 章　Cordis 让插件能够动态组合 47

5.1 Temporal Composability：生命周期结束时，变化也*须被撤下 48

5.2 Effect 的边界 49

5.3 Spatial Composability：当能力环境变化时，插件还能不能

运行 50

5.4 插件被发现，不等于已经具备运行条件 52

5.5 Fiber：记录插件实例的一段生命周期 53

5.5.1 Fiber 还记录“谁和谁一起结束” 55

5.5.2 逆序清理不等于逆序完成 55

5.6 Cordis 的 HMR 建立在生命周期之上 56

5.7 Effect 与 Coeffect：组件增加什么，又需要什么 57

5.8 动手实验：让依赖出现，消失，再回来 58

5.9 为什么 Cordis 特别适合 Agent Runtime 59

5.10 本章小结 60

第 6 章　Agent 一轮到工作的全过程 62

6.1 Agent Loop 不是黑盒 62

6.2 Turn 与 Step：一轮工作可以包含多次模型推进 63

6.3 Tool Call 要经过统一执行管线 64

6.4 Session 不是简单的消息数组 67

6.5 模型看见的内容应当可追溯 69

6.6 为什么“可重建”对调试特别重要 69

6.6.1 持久会话事件与实时 Agent/ 能力事件：记录事实和支持干预 70

6.6.2 为什么还要保留 assistant/chunk 71

6.6.3 Projection：同一组事实可以生成不同视图 72

6.6.4 上下文压缩也*须保持可解释 73

6.7 稳定的请求前缀与与 KV Cache 74

6.8 从“保存事件”到“重建模型请求” 75

6.8.1 重建一次模型请求，*少需要哪些材料 77

6.8.2 能回放，不等于结果一定能复现 77

6.8.3 用 Session 调试 Agent：先找证据，再判断是不是模型问题 78

6.9 本章小结 79

第 7 章　从 Tool Call 到 Agent Runtime 81

7.1 Code Mode：让模型用程序编排已有工具 81

7.2 Code Mode 不能绕过*治理 83

7.3 Code Mode 的分层设计与适用边界 84

7.3.1 代码执行能力与具体实现分离 85

7.3.2 PTC 压缩的是确定性控制流，不是依赖语义理解的决策 86

7.3.3 Code Mode 中的工具调用为什么还要经过统一执行管线 87

7.3.4 动手实验：用同一任务比较 Native Tool Calling 与 Code Mode 的

执行效果 88

7.3.5 Code Mode 什么时候反而不划算 89

7.4 Subagent：“子任务的委派也可以是可替换的能力 90

7.4.1 同一种 Subagent 能力，可以有不同实现 90

7.4.2 委派子任务的 3 个问题 92

7.4.3 委派还要明确任务和返回结果 93

7.5 Sandbox：决定能力在哪个受控环境中执行 94

7.6 持续任务机制：让工作跨越多个 Turn 95

7.7 Extensions：让 Agent 可以观察和修改当前 Runtime 95

7.8 Creative 为什么属于高信任能力 97

7.9 Runtime 到底多做了什么 98

7.10 本章小结100

第 8 章　设计自己的 Harness 102

8.1 从需求出发，而不是从插件列表出发102

8.2 能力定义、Provider 与使用方（Definition/Provider/

Consumer）104

8.2.1 设计一种新能力时，需要先确定什么105

8.2.2 把可替换点放在正确的层106

8.3 动手实验：写出自己的第五套 Preset107

8.3.1 *终项目：设计一套 Preset109

8.3.2 第 一步：先列任务与权限清单，再写 YAML 110

8.3.3 *步：把 Host 的共享能力与 Reviewer 的会话级组合

分开 111

8.3.4 第三步：只向模型暴露审查真正需要的工具 112

8.3.5 第四步：规定审查结果的输出格式 113

8.3.6 第五步：用失败路径验证 Preset，而不只测试正常情况 114

8.4 不要把 Preset 当成权限系统 115

8.5 插件生态越强，边界越重要 116

8.6 模型表现与 Agent 整体表现*须分开 117

8.7 DSH *值得学习的不是某个 API 119

8.8 Harness Lab 的*终架构120

8.9 本章小结122

附录 A　核心术语 124

附录 B 快速演进中的 DSH——版本更新、视觉模型与插件生态 130