原以为 DeepSeek Harness 的桌面版本会像 ChatGPT 那样直接取名为 DeepSeek,结果却保留了这一长串名称。
这次同样赶在假期前发布,DeepSeek 正式推出了 DeepSeek Harness 桌面端。与之前需要借助终端部署安装不同,现在官方直接提供了开箱即用的安装包。
打开 Harness 官网,目前已可直接下载 macOS 和 Windows 版本。
此外,现在安装 DeepSeek Harness 桌面版,登录即可获赠 6 元赠金,有效期至 10 月 6 日。
能够常驻在本地电脑,意味着它不再仅仅是需要打开网页、输入 Prompt 才能启动的 AI Agent,也能像 Codex 一样稳定地在后台运行、定时执行任务,或自行安装新功能。
我们也迅速安装了 DeepSeek Harness 桌面版,想探究如果只是将网页中的 Harness 放入一个桌面窗口,这会对实际体验带来哪些变化。
终于像一款普通软件了
如同常规应用程序安装一样,打开后就是登录或使用 API Key。但这里的登录不会同步我们在 DeepSeek 应用内的聊天记录,它仅使用我们在 DeepSeek 官方开放平台的账号及余额。
而无论是通过 API Key 还是账号登录,进入后都能看到熟悉的 DeepSeek Harness 界面。几乎所有界面交互和功能都与之前的终端版本类似。
标准模式、PTC 模式、极简模式和创作模式这四种不同的 Agent 预设,以及丰富的插件功能和可自定义的第三方模型等,DeepSeek Harness 桌面版一应俱全。
不同之处在于,DeepSeek 对 Harness 的定位发生了转变。
在官方此次介绍中,DeepSeek 首先展示的并非写代码,编程只是其中一部分,日常工作才是 DeepSeek Harness 桌面端更适用的场景。
给它一个 Word,让它整理资料;给它一个 Excel,让它分析数据、生成图表;丢入一份 PDF,让它提取信息;最后再制作一份演示文稿。
它可以直接在 Workspace 中浏览 Word、Excel、PDF、Markdown、代码等不同文件,处理完成后的结果也保留在此文件夹中。
官方现已将 Office 和 PDF 的预览直接集成到 Harness 中,在 9 月 28 日发布的 0.2.0-rc.1 版本中,还专门优化了 Office 与 PDF 的文字选择和预览体验。
我们这次也找了一个包含多种文档的文件夹,里面有 PDF、Word、Excel、Markdown、图片及一些零散资料。
然后告诉 Harness:阅读此文件夹中的所有材料,整理重要信息,核对其中数据,最终生成一份报道大纲和一份汇报 PPT。
速度依旧迅速,约 300 tok/s,随后看到它开始自行判断应读取哪些文件、调用哪些工具,以及如何将结果交付给我们。
这与之前的本地终端 Agent 类似,但现在生成的文件和每轮代码变更会集中展示在对话中。
我们可以直接在侧栏预览文件内容、查看代码差异(Diff),并通过对话继续提出修改要求;也可随时使用本地应用打开文件进一步编辑。
这些听起来或许并非多么惊人的 AI 能力,但它解决的恰恰是 Agent 产品容易忽略的问题。
模型能否工作是一回事,人是否愿意每天这样让它工作,又是另一回事。
桌面版另一个更值得测试的变化是 Automation。DeepSeek 将自动化任务设为一个默认可按需开启的插件。
开启后,我们可以直接告诉 Harness,「每周五下午五点,读取这个项目文件夹本周新增的资料,整理一份周报。」
它会创建一个周期任务,而任务何时执行、下次何时运行、之前是否成功,都可以在单独界面中查看和修改。
开启后,即使关闭 DeepSeek Harness 桌面端,定时任务也不会被注销。
此功能在当前版本的 DeepSeek Harness 桌面端上仍为实验室功能,需点击插件前往开启。
在插件页面可以看到,包含智能体团队、自动授权审查、自动化任务以及语音输入在内的四项插件功能,均需手动开启。
其中语音输入功能还需下载一个本地的语音识别包,包含模型、运行时和下载缓存,大小约 1 GB。
名为 SenseVoiceSmall,是由阿里巴巴(阿里通义实验室 / 达摩院 / FunAudioLLM 与 FunASR 团队)推出的轻量级多任务语音理解模型。
我们也测试了语音识别的准确性,基本上各种问题都能快速识别且准确。
这些插件功能,至少让过去需先进入浏览器的繁琐操作,简化到点开 App 即可使用,并能更好地与本地应用结合。
自 DeepSeek Harness 最初发布以来,他们一直强调 Harness 背后的设计理念:Everything is a plugin。
终端是一种插件、Agent loop 是插件,还有工具、Skill,甚至交互界面,都可以作为插件继续装入 Harness。
此次 DeepSeek 所做的,是终于让普通小白用户也能轻松触及这套系统。
桌面端与新版本一样,增加了完整的插件管理页面。以前可能需要命令行完成的插件安装,现在只需输入 npm 包名。
已安装的插件也可直接在此查看来源、停用或卸载。这一变化看似仅为 npm 包添加了图形界面,但 DeepSeek 在发布稿中提到:按照官方模型 API 用户口径统计,约 60% 的 Harness 用户使用过第三方插件。
换言之,插件已成为 Harness 大部分用户的实际使用方式。
DeepSeek 接下来甚至计划建设官方插件市场,而比插件商店更有趣的是,当我们找不到所需插件时,还可让 Harness 自行编写。
Agent 预设中的创作模式,正是专门用于自行生成 DSH 插件。例如直接说「帮我写一个稿件检查器插件」,随后 Harness 会自行读取插件开发 Skill、检查可用接口、编写 JavaScript、调用插件管理器安装。
大约十分钟后,一个稿件检查器真的出现在了 Harness 界面上。
这个过程比「AI 一次生成了多少行代码」更有意思,因为在这里,AI 写出的代码会直接改变 AI 本身所在的软件。
传统软件的功能边界由产品经理和开发者决定,Harness 试图尝试的,是让每位普通用户也能自行决定自己的 AI 最终是什么样子。
DeepSeek Harness 的未来会是什么样
在 DeepSeek Harness 桌面版发布的官方文章中,他们提到了下一步优化的方向。
除了让插件市场更加繁荣和安全外,他们还将进一步强化沙箱隔离安全性,完善「智能体团队」(Agent Teams)的多 Agent 协同协作效果,并加入个性化长期记忆机制等。
此外,未来的桌面版 DeepSeek Harness 还会增加浏览器及其他桌面 GUI 软件的自动化操作,即 Computer/Browser Use 的功能,并支持远程访问与移动端部署。
*封面图片原图来自 X
本文来自微信公众号“APPSO”,作者:发现明日产品的,36氪经授权发布。



赵明
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