如何基于 Deepseek Harness 定制 Agent，涉及 业务建模、框架原理、方法论 的方方面面
背景
什么是 Harness
众所周知，大模型 LLM 能针对人类给的自然语言（也可以是图像等）输入，通过理解、推理、执行完成任务。
那么Harness 是控制大模型更高效、安全地完成任务的一系列约束，比如生成哪些上下文给模型、告诉模型可以使用哪些工具、能访问哪些文件 等等。
为什么会有Harness呢？就好比我们人类，人具有逻辑思维能力、行动能力，但是把人放到一个具体的环境中，比如教师，他能做好教师这个角色就需要教师相关的约束：比如如何备课、如何讲课、如何发现每个学生的长处并因材施教。AI 也是一样的，要让 AI 能完成特定领域的任务，就需要特定领域的约束，这就是 Harness 了。
以下是来自 AI 的回答：
- 清晰的任务边界：明确告诉 Agent 能做什么、不能做什么（例如“只能改这个目录，不能动那个文件”）。
- 结构化的上下文供给：把散落在各处的项目知识整理成 Agent 能看懂的文档（如
AGENTS.md）。 - 受控的工具接入：不是给 Agent 无限权限，而是根据最小必要原则分配工具，并严格审计。
- 闭环的反馈回路：让 Agent 能自己运行测试、复现 Bug、验证修复，而不只是“盲飞”。
- 安全护栏与人机切换：在高危操作前设置人工审批环节，确保“人类掌舵，智能体执行”
什么是 Deepseek Harness
Deepseek Harness 是 Deepseek 提出的一套 Harness 开源框架，项目官网，开源仓库
用插件的思路通过社区共建 Harness 生态，这是在我看来这个项目的目的，最后希望看到的是各种基于 DSH 构建的 Agent。针对 DSH，我也尝试从自己身边的一些方向出发，去理解和构建 Agent，想法、过程和结果就记录在这个专题中。
