DeepSeek Harness（dsh）是DeepSeek开源的Agent运行时框架，秉持“一切皆插件”理念，将模型适配器、工具、会话、主循环等全部组件化，基于Cordis实现可逆注册与依赖管理，支持动态组装、安全卸载与深度定制。

MiniMax H3、V4-Flash-0731、Seedance 2.5 轮番登场，你跟上了吗？

MiniMax H3、V4-Flash-0731、Seedance 2.5 轮番登场，你跟上了吗？

DeepSeek Harness 是一款“一切皆插件”的开源Agent执行框架，聚焦长任务可靠运行：通过可替换的Loop机制、按需暴露的工具Schema、动态管理的上下文、事件驱动的持久状态、分层权限控制及多维验证体系，解决任务中断、约束丢失、上下文污染与验收失真等核心痛点。

本期「周一上线」聚焦AI纵深演进：模型与Agent加速迈向长程任务与真实场景；资本与公司关系重构，Manus回归独立、林俊旸创立语用科技、NVIDIA联合华尔街撬动5000亿美元AI基建。开发者持续“整活”，硬核又有趣。

今天我们就来分享 3 个有用的开源项目，专门帮你的 Coding Agent 整理“上下文”：让它少翻无关代码，少吞冗长日志，把 token 留给更关键的信息。

本文详解Agent系统中关键的“上下文预算”概念：区别于Chatbot的静态对话，Agent需动态管理有限上下文窗口，科学分配目标、规则、工具、记忆与历史等信息。通过固定保留、最近保留、压缩摘要、按需加载四类策略，平衡信息完整性与模型效率，保障长任务稳定执行。

本文提出Harness Handbook，一种从代码库自动生成的、以运行时行为为中心的三级文档体系，解决Agent Harness中“行为定位”难题。它将分散的实现按执行阶段、状态流和源码位置组织，显著提升研发与Coding Agent理解、导航和修改复杂Agent系统的能力。

本文详解Coding Agent中Model与Effort的核心差异：Model决定能力上限（换权重），Effort控制工作深度（调思考量）。二者协同影响质量与成本——简单任务宜用小模型+默认Effort，复杂问题需大模型+高Effort。调试时应先优化上下文，再按“能力不足换Model，验证不足提Effort”原则调整。

本文系统梳理自建生产级Agent的五大核心设计决策：模型路由、循环编排、工具接入、闭环落地与安全约束，以Coding Agent为实例，详解每层架构选型、权衡与可落地代码。强调“设计需被实践修正”，直击成本可控、数据不出域、业务真闭环三大自建动因。