体验完 DeepSeek Harness,我打算放弃开发了两年的客户端

3 天前
 wolfhts

今天下午,我把核心研发叫到一起开了个会:停掉现有客户端的继续开发,开始论证并全面迁移到 DeepSeek Harness 。

而这个客户端,我们持续开发了两年,并且最近刚花了两个多月重构。

首先说一下什么是 Harness 。最早看到各个地方用这个词时,是有些烦躁的。怎么 AI 行业总是在造一些新的词汇,对我们这种毕业多年英语早还给老师的人来说,一下子制造了理解障碍。但为了保持学习,不得不去理解。于是搜了一下,原来逻辑是这样的:

harness 本义是 马具,就是套在马身上,把马的力气接到马车或犁上的那套皮带扣具。

现在满世界都在用这个词,是因为 AI 行业正处特定历史节点:大模型本身只是‘力气’,可以理解为马,裸模型只会对着文字吐字,不能操作电脑、查数据库、调用工具、不记得做过什么。

于是人们给它套上‘‘马具’。有工具调用 tools--接上马车、循环控制 agent loop--缰绳,审批沙箱权限--刹车和安全带,记忆和持久化--让它记得拉过什么活。

模型是马,harness 是马具。套上之后,一匹野马才变成一匹能拉车干活的"役马"。harness 在软件语境,是承载并驱动一个智能体的运行时框架/底座。

最开始听说 DeepSeek 也要开发自己的 harness 后,我是没太多感受的,Codex 用的好好的,我以为在国产模型的性能完全赶上美国之前,我大概率是用不到国产的相关产品的。所以后边在 X 上看到他们官方开发人员在邀请内测时,看到评论区那么多人提交自己的开源项目申请内测,我也没太理解为啥有这个热情劲。

直到这几天 DeepSeek Harness 放出来,更多开发者体验,先是在 X 上,后续在微信群,小红书,非常多的地方看到很多激烈的讨论。尤其他们‘‘一切皆插件’思路和实现,有吹捧的并基于这个做出了想要的插件成功运行的,有觉得做了一个不成熟玩具的是 DSH 团队技术型自嗨的。总体上,让我感觉这个东西并不是我之前想象的一个国产版本 Codex 这样简单,还是有必要亲自尝试一下的,

于是上周五把源码克隆到了本地,周日趁女儿吃完饭看小猪佩奇的间隙,做了更全面的了解和一些简单尝试,立马产生一个强烈的感知:DeepSeek Harness 正在杀死比赛。

agent 能力和 插件化(用户自定义),是所有做 AI 应用开发越来越绕不开的内容。

首先是 agent ,每个产品基于其特定的用户数据和功能权限,一定要有一个 agent 提供给用户使用,并且 agent 的能力在不断强化入口层级也在不断提高。支付宝几个月前就把首页由传统的功能界面改为了对话式,可对话可直接干活。微信的小微也是这个思路只不过还只是内测并且内测阶段入口只是在首页左上角,不过推测未来极有可能首页就是一个小微的对话框。

而插件化(用户自定义),也是每个产品用户不断增长过程中的必然需求。即使现在有了 AI 编程开发效率更高了,但依旧无法满足不同用户在不同场景下的使用需求。唯一的解法就是插件化。

这些方向我们在做即我的迭代中深有感触。

即我,你的数字自我。我们做了很多可能留存用户不同场景的个人数据,比如个人笔记、私聊、群聊、录音、会自动保存全过程的通话、世界(类似微博),然后开发了一些基础模块让 AI 自动提取所有的个人数据为用户所用。

比如‘’安排’,识别并抽出安排项(待办、日程、提醒、任务等),让用户告别手动创建安排的麻烦。

比如‘‘事件订阅’,识别并抽取出开会/面试/喝酒/购物/运动健身/学习/吵架/拉屎/体检等等所有事件。

比如‘目标追踪’。识别出‘我要减肥后’,后续类似今天没吃晚饭、今天运动了 30 分钟等等都会自动关联到减肥这个目标中。

还有纪念日、个人档案等模块。

但越做越感觉不对,这些功能一定要我们官方来开发和定义吗?我们很难穷举用户所有可能想要的功能!

当有了最原始的数据后,每个用户似乎都能做出这样的模块来,而官方做的界面交互等效果很难满足所有人。不同的用户有不同的个人数据和使用方式,在现在有了 AI 编程生产力爆炸的年代,把用户的数据交给其自己处理,一定要非常多意想不到的好玩好用的功能和应用可产生。

比如有个同事提到,女孩子喜欢看八卦,想把各种私聊和群聊中提到的八卦专门摘出来并做好梳理,然后自己没事的时候就刷一刷八卦,这种有身边的人分享的专门集合的八卦读起来会非常爽,而且还能把整理出来的八卦内容再专门分享给他人就更有意思了。

尤其当即我更聚焦于用户的 7*24 小时物理世界所见所闻的收集处理后,软件层面对用户而言最核心的入口就是 agent ,用户自己和 agent 对话然后调用所有的个人数据,常用到的再生成专门模块常驻在哪个入口。我们的 agent 开发几周后,目前效果还不错,当把一个全维度数据开放给 agent 后,能干的事情真的非常多,正准备推进更多的 agent 基建落地。而界面自定义层面,打算按蚂蚁灵光的逻辑做尝试。

讲了这么多废话,不知道大家是否可理解我亲测了 DSH 后的震撼。

我之前完全理解错了!我之前一直把 DeepSeek Harness 和 Codex 做比较,觉得就是让 agent 帮人写代码,但真正值得关注的恰恰不是写代码。

他们把绝大部分 AI 原生应用开发者要做的基建全给干了,从界面到 agent 到工具调用、权限管理、记忆、存储等等背后运行的服务,并且所有这些能力都是插件化的,甚至 UI 都是插件(这点普通人感受会更直观)。

并且它还是开源的,预览版发布的短短几天就已经有全球非常多的开发者贡献各种插件,正式版发布后不敢想象。

这一刻开始我想的是啥?我发现在开源的 DeepSeek Harness 中增加即我的登录逻辑,再把即我客户端中的一些核心 UI 功能插件化增加到里边,打包为一个命名为即我的客户端,似乎就能完全替代我们花了两年开发并且刚刚经历过两个多月重构期的数百万行代码的客户端。 并且更厉害的是还能随着 DeepSeek Harness 不断的迭代而在这个客户端中持续拥有更强大的能力。 WorkBuddy ?即我按这个路线改造出来后,我们的用户马上就能在里边额外实现 WorkBuddy 所有的能力,并且基于我们有用户更全方位的个人数据,体验只会更好!

然后我又想到,我们另一家面向果蔬流通产业链的 SAAS ,同样用这种方式做基础的打包构建,提供全方位的数据接口,b 端商户想要什么页面直接和 ai 讲,快速生成对应的界面调用已有的数据接口,各种功能页面就能完成,用户的绝大多数需求我们的销售人员在客户面前就能搞定!

有没有谷歌开源的安卓那味道了?我们一下子变成了早期保证一个壳子做一套 ui 的 小米、三星、oppo 、vivo 、小辣椒!

当所有应用都需要 agent 和相关基建的时候,普通的团队做的东西怎么可能有 DeepSeek 他们超聪明的人才、足够长的时间投入、全球庞大的开发者生态达到的效果好。既然如此,我们为何还要重复造轮子?

从这一刻开始开始,我们过往所有做的软件开发不管是客户端还是网页,全是无用功!与其折腾了半天浪费人力物力财力时间节奏开发出一个不好用的东西后边还是得采用这样的开源东西,还不如现在开始停下所有可能重复的劳动直接用上 DeepSeek Harness !

于是,今天上半天我继续用 Codex 对把即我已有的一些能力迁移到 DeepSeek Harness 的论证后,下午叫上了核心研发开了个会,我们以往的客户端直接放弃,开始全面拥抱 DSH 。

前几天我写了 AI 应用有着唯一的超级应用的巨大机会,当时我还想着通过某些路径的设计和关键节点的成功,创业者有可能还有一定的机会。哪怕强如腾讯拥有微信这样掌握了每个人强关系链和非常多个人数据,我曾经也认为还是有一些裂缝可以凿开口创业者还是有一些机会,毕竟腾讯的产品定义方式,和 AI 时代用户需要自主掌握个人数据的核心需求背道而驰。

DeepSeek Harness ,则杀死了我内心的所有做一个超级应用的虚妄假想,去思考自己还有哪些长板,可以在 AGI 的路上做一点真正有价值的事情。

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所在节点    AI Agent 智能体
84 条回复
lneoi
3 天前
感觉之前的工具也都能实现,只是这里实现的更加简单一些了。最接近的就是 pi 了
BretTaylor
3 天前
Pi 应该差不多吧
carverReal
3 天前
成功了叫果断
失败了叫武断
OP 加油
Yumwey
3 天前
插件的思路,pi 早就有了啊,大可不必如此兴奋... pi 的插件可能区别就是 unbind 和 clean 阶段不太一样,没办法做到 dsh 的主动清理和卸载吧.

llm 进步太快了,什么 harness ,agent ,都在快速被迭代和遗忘。大家都知道 ai native 才是未来,但是最终形态跟 dsh 只能说关系并不大.

小公司应该更有时间做更多的市场调研才对,x 上很多类似实践了.. dsh 更多是对 ds v4 pro 的过拟合的一次尝试和实践,而且还是在 mininal 上有最佳效果
WaldenHorizon
3 天前
很好奇 OP 公司员工上不上 V 站,想看看他们的真实评论
Admstor
3 天前
你是说,我一个中小企业主,我本来随便找个 PC 就能跑起来的进销存 CRM 等,我现在看一下今日销售统计就要烧掉 3 块钱 token 吗
vopsoft
3 天前
我都想屏蔽 DeepSeek Harness 相关的贴子 一堆插件参差不齐的 想想就不放心
seven777
3 天前
@foryou2023 #3 "终极形态"?俺不赞同.😁
cutiechi
3 天前
没听过 pi ?
seven777
3 天前
我很难理解楼主的团队为什么能在这样一个摇摆的环境中花 2 年的时间和金钱来做你帖子里说的内容.
谁做的拍板?谁投的成本?
有几个原型客户?
有多少持续收入?
lxqxqxq
3 天前
废话文学
liubaicai
3 天前
不知道你们 2 年做了啥。。你怎么连 pi 都没听说过
ntdll
3 天前
@Sundayz #2 这个说法是阶段性的,在 LLM 高速发展阶段是正确的,工程化的东西,比不上模型本身提升来的效果好。毕竟过去几年是大模型的高速发展阶段。

但是模型的性能提升并不是无上限的,其必然存在边际效用,当接近边际效用的时候,对于能力的提升就不那么明显了。同时性价比也很低了。

现在的模型参数从百万到亿,再到十亿百亿,但总不可能无限制的堆参数。

这个时候就又要回来比拼工程化能力了。
xyooyx
3 天前
pi 的会话压缩得自己写,dsh 可以抄下作业
seven777
3 天前
Perhaps due to the unique nature of V2EX's group, I saw so many "self-indulgent" products here......
In the past two years of rapid AI development, all the key and milestone advances have been few and far between:
1. MCP is a real and reliable tool implementation. To this day, it remains the only way for "uncertain large models to perform deterministic tasks."
2. Prompts (now called commands) have become a consensus and represent the true way humans communicate with large models.
3. The later skill is still essentially a prompt, just with a different arrangement. The concept of skill is very likely to disappear by 2026.
4. Practice has proven that large models execute prompts with explicit + direct input, and are completely ignorant of so-called on-demand loading like skill. It's like adults managing children: if you give them clear instructions and they run fast, but if you let them flip through books and find their target, they immediately become passive and slack off.
5. Agents are just a way to manage or orchestrate tasks, but for now, they are the mainstream approach. They won't change in the short term, but their essence will not change, so DeepSeek 说 agent = model + harness 没有错啊, 与 agent 的本质一贯.相同本质的事 WorkBuddy 也在做啊, 各家 IDE 也都在做,只是他们不叫 harness .
6. harness 这个词的生命周期,我猜不会长过"Clawdbot"(小龙虾).
7. 大概率 agent 这个方案在 2027 年内会被同类但更聚合的方案替代,名词可能变成 dashboard, bench, desk, assistant, mandatory ...... 等词代替.

上面的英文部分是我打字输入过程中, V2EX 自己将我输入的中文一次翻译成英文的,不知道触发了什么机关.
Foralrec
3 天前
不用这么沸腾吧,Pi 完全能做到目前你提到的所有事情。
现在 dsh 插件社区也是大量的人把 pi extension 翻译过来
而且有句打趣,用 dsh 的人没有给 dsh 写插件的人多
sodesga
3 天前
静待后续...
Rothschild
3 天前
插件化杀死比赛是最大乐子,那么 obsidian 一定杀死这个赛道了吧
Bootis
3 天前
@ntdll 哪怕是现在工程化也是有价值的,opus 5 才能解决的问题通过工程化让 glm 5.2 解决,对企业来说能降低不少成本
hongye
3 天前
静待后续...

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