快速回答
DeepSeek Harness（dsh） 是 DeepSeek AI 开源的 agent harness——智能体框架，采用「一切皆插件」的架构，由 Cordis 驱动，MIT 许可证。目前处于开发者预览阶段，迭代很快，未来会有破坏兼容性的变更。
安装只需要 Node.js。最省事的启动方式是：
npx @deepseek-ai/dsh web
这条命令会拉取并启动 Web UI，默认地址 http://127.0.0.1:3080。想跑在 DeepSeek V4 Pro / Flash 上（包括每天 200 次的免费档），把 API Key 和 Base URL 指向 TeamoRouter 即可，下面逐步说明。
什么是 DeepSeek Harness
先说清楚它是什么、不是什么。行业里已经形成一个共识公式：
Agent = 模型 + Harness
模型是大脑——预测 token 的权重；Harness 是剩下的一切：agent 能调用的工具、能碰的文件系统与 shell、子代理之间怎么传递信息、上下文怎么存取，以及最关键的一点——什么时候停下来。裸模型本身不擅长记忆、执行代码和工具调用，Harness 负责把聊天模型变成能真正改代码、跑命令的「工人」。
DeepSeek Harness 的独特之处在于它的架构：一切皆插件。文件系统、shell、模型适配器、Web UI、子代理，都是可插拔的 Cordis 插件。这带来两个好处：一是你可以按需裁剪 agent 的能力面（比如只给终端 + 文件操作，不给网络），二是换一个 provider（例如把模型从官方 API 切到 TeamoRouter）不需要动其他任何东西。
前置条件
- Node.js：任何近期版本即可（
npx需要）。从源码构建则需要pnpm与git。 - 一个可用的模型后端：DeepSeek 官方 API Key，或者 TeamoRouter 的 Key（
sk-teamo-...，可直接用deepseek-v4-pro-free/deepseek-v4-flash-free免费档）。
方式一：npm 一条命令启动（推荐）
npx @deepseek-ai/dsh web
首次运行会下载包，之后启动 Web UI。浏览器打开 http://127.0.0.1:3080 就是控制台。这是最省事、也最贴近「日常使用」的姿势——不克隆仓库、不编译。
想让 agent 真正跑起来，需要配置模型后端。DeepSeek Harness 通过环境变量读取模型配置，核心两个：
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-teamo-你的Key"
export DEEPSEEK_BASE_URL="https://api.teamorouter.com/v1"
把这两行写进 shell 配置（~/.zshrc 或 ~/.bashrc），或启动命令前临时 export，dsh 就会把模型请求发到 TeamoRouter 的 OpenAI 兼容端点，而不是 DeepSeek 官方 API。完整的接入说明见《DeepSeek Harness 接入 TeamoRouter》。
方式二：从源码构建
想自己改、跟进最新代码，或给插件生态做贡献时用：
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git
cd deepseek-harness
pnpm install
pnpm run build
pnpm dsh web
pnpm dsh web 与 npx @deepseek-ai/dsh web 是同一个命令，只是前者用本地源码、后者用 npm 发布版。源码方式适合开发者预览阶段——因为上游迭代快，main 分支常常领先发布版几个小版本。
启动后：Web UI 里能看到什么
http://127.0.0.1:3080 是一个本地 Web 控制台，主要能力：
- 会话管理：新建 / 切换 / 重命名会话，多会话并行。
- 模型选择：在已配置的模型之间切换（例如
deepseek-v4-pro与deepseek-v4-flash）。 - 工具面板：agent 实际能调用的工具清单——bash、文件读写、子代理、Web 搜索等。
- 目标（Goals）：把长任务拆成带状态的目标，暂停 / 恢复 / 标记完成。
一个常见的误解是把 dsh 当成「又一个聊天窗口」。它其实是agent 运行时的前端：你给一个目标，agent 在工具里循环直到完成，UI 只是观察和干预的入口。
一个最小可运行示例
配置好 DEEPSEEK_API_KEY / DEEPSEEK_BASE_URL 后，在 Web UI 里给 agent 这样一个任务：
查看当前目录，找到 README，用一句话总结它的第一段，写到 /tmp/summary.txt
dsh 会依次调用 bash（列目录、读文件）、读写文件工具，最后汇报结果。这就是「Harness 把模型变成工人」的最直观体验。
常见疑问
Q：dsh 和 DeepSeek 官方 API 是绑定的吗？
不是。dsh 是模型无关的框架，通过 DEEPSEEK_BASE_URL 可以指向任何 OpenAI 兼容端点。用 TeamoRouter 时，它既能跑 DeepSeek V4 系列，也能在一个 key 下路由 Claude、GPT、Gemini。
Q：开发者预览意味着什么？ 意味着接口和配置还会变，不建议在生产里依赖某个具体 API 细节。但对个人开发者、学习 agent 架构、以及尝鲜「便宜跑 agent」来说，现在已经完全可用了。
Q：装好了但 agent 不动 / 报鉴权错误？
九成是环境变量没生效。先 echo $DEEPSEEK_API_KEY 确认 Key 在；确认 DEEPSEEK_BASE_URL 带 /v1（OpenAI SDK 需要）；再确认 Key 是 sk-teamo- 开头、无多余空格。
Q：免费额度怎么算？
TeamoRouter 的 deepseek-v4-pro-free 与 deepseek-v4-flash-free 各 200 次/账号/天，按请求数（一次完整 turn）计，不是按 token。agent 循环里每次工具往返算一次请求，具体见《deepseek-v4-pro-free 每天 200 次怎么算》。
想低成本跑通 agent，直接注册 TeamoRouter 拿到 Key，把 DEEPSEEK_BASE_URL 指过去，就能在 dsh 里免费跑 DeepSeek V4 Pro。