DSH 初体验：DeepSeek 官方的开源 Agent 框架，一股清流
摘要
试用 DeepSeek 官方开源 Agent 框架 DSH：一切皆插件、Web UI、缓存命中率、对话轨迹、skill 生态，0.1 内测版却意外成熟。
最近 DeepSeek 悄悄开源了个新东西——DSH（DeepSeek Harness），一个官方的 Agent 框架。抱着好奇跑起来试了试，简单记一下体验。
它是什么#
一句话：DSH 是 DeepSeek 官方的开源智能体框架（agent harness），口号是「一切皆插件」，基于 Cordis（就是 Koishi 那个插件框架）驱动。MIT 开源，目前是 0.1 开发者预览版。
一条命令就能跑：
然后浏览器打开 http://127.0.0.1:3080，就是它的 Web UI。
几个让我印象深的点#
1. Web UI，不是 Electron 也不是 CLI#
现在大部分 Agent 工具，不是套 Electron 就是纯 CLI。DSH 直接给了一个 Web UI，而且做得挺极简。说实话，Agent 这种要上网、要看网页的东西，用 Web 形态反而最自然。加上它是基于 Cordis 的，Koishi 那套 Web 控制台生态直接复用，省事。
2. 缓存命中率展示#
DeepSeek 的招牌就是上下文缓存，命中率高得吓人。DSH 把这个指标、还有 token 用量之类的，直接摊开给你看。一眼就知道这一轮 Agent 烧了多少、省了多少，对精打细算的人来说太友好了。并且在对话界面的页脚部分还有统计。
3. 对话轨迹（trace）#
能回看 Agent 每一步干了啥——调了哪个工具、模型怎么想的、输出链怎么走的。出错了能顺藤摸瓜定位。这功能不少 Agent 框架其实有，但 DSH 把它做成了开源、本地、开箱即用，不用额外接个收费监控。
4. skill 机制#
它的 skill 机制跟目前主流的Agent相同，一个 skill 就是一个 Markdown（SKILL.md），放进指定目录（比如项目下的 .dsh/skills/）就自动被发现，模型按需加载。格式兼容，现成的 skill 能直接搬过去用。
5. 支持第三方模型#
除了 DS 自家模型，还能加第三方模型（OpenAI 兼容）。也就是说，框架是「躯壳」，模型是「大脑」，可以随便换——连免费后端的模型也能接进来。有很多已经预设好的厂商，兼容Anthropic格式。
不足#
0.1 内测版，README 明说会有破坏性变更，还不稳
部分功能还比较缺失，比如记忆
第三方模型兼容性差：接了个免费的第三方模型（OpenAI 兼容那种），纯聊天没问题，但一跑 Agent 的工具调用就报错（返回空的 tool_call）。至少在目前还是有待优化。
想吃到 DS 官方那个缓存红利，还是得回官方 API（那要充值）
总结#
0.1 内测版能有这个完成度，属实少见。极简 UI + 缓存命中率 + 对话轨迹 + skill 生态 + 插件架构，起点比不少正式版都高。日常干活它能撑，剩下的等它迭代。作为免费开源的东西，先玩着，挺香。