DeepSeek Harness（简称 dsh）是 DeepSeek AI 开源的一款智能体（Agent）开发与运行框架。它本身不是一个像 ChatGPT 那样直接对话的大模型，而是一个让大模型“有手有脚”、能实际执行任务的运行环境。
DeepSeek Harness 最显著的特点是采用了 “一切皆插件”（Everything-is-a-Plugin） 的架构。它基于 Cordis 插件系统构建，这意味着从模型、工具、会话管理、沙箱到用户界面（UI），几乎所有组件都是可以自由替换和重组的插件。
这种设计的好处是极高的可定制性。开发者或企业无需修改 Harness 的源代码，就能通过更换插件来适应不同的需求。例如，企业可以用它来沉淀行业经验，打造专属的“AI 工作台”。
你可以把它理解为一个通用的 AI 生产力工具底座，主要能力包括：
DeepSeek Harness 目前处于开发者预览（Developer Preview）阶段，官方明确提示后续会有破坏兼容性的变更。它提供了多种使用方式：
npx @deepseek-ai/dsh web。
2 个月前
Harness 是包裹大模型、管控智能体执行流程、施加硬性约束与外部能力的整套运行控制系统。
2 个月前
AI 研发已从单点 Prompt 优化迭代至Harness 工程底座 + Loop 自治闭环 + SDD 标准化规范的三位一体体系，通过重构人机协作模式，解决大模型落地不稳定、难规模化的痛点，实现企业级 AI 从原型试用走向工程化、自动化、体系化落地。
3 个月前
OpenClaw工具与生态完整生命周期判断 本文尝试分短期、中期、长期三段，结合项目现状、风险、护城河客观测算OpenClaw这款智能体工具或者相似工具的发展趋势。 一、短期生命力（1～3年，2026–2029）：完全安全、高速增长，是黄金运营窗口期 支撑理由 赛道刚需独一无二，差异化壁垒极强 OpenClaw是极少数本地系统级执行、模型无关、纯自托管的终端Agent运行框架，定位“能操作电脑文件、软件、桌面的AI助手”，区别于LangGraph/CrewAI这类后端开发框架、AutoGPT纯实验型智能体。普通办公、个人自动化、小微企业没有替代同类成熟开源工具，C端+中小企业需求持续释放。 社区与生态飞轮已经跑通 GitHub 30万+星标、近千名全球持续贡献者，日均数百条PR/Issue迭代，更新频率行业第一；创始人Peter全职维护，大厂（英伟达、Kimi、MiniMax）主动适配接入； ClawHub官方技能仓库沉淀数千标准化Skill，国内衍生生态（xia345、各类中文技能站、私有化二次改版）持续扩容，形成标准锁定； MIT宽松开源协议，允许企业二次改造、搭建托管服务，大量服务商入局完善配套生态（部署、安全加固、私有化定制）。 行业周期红利：本地终端Agent处于普及早期 2026被行业定义为桌面Agent落地元年，云端大模型成本持续下行、本地Ollama离线模型普及，完美匹配OpenClaw“本地优先”架构；未来3年，个人自动化、企业内网办公自动化需求只会扩张。 短期仅有的可控风险 Token调用成本偏高、频繁更新易出现版本兼容bug、本地高权限带来安全隐患； 以上问题官方正在持续迭代修复，企业级备份、权限沙箱、日志审计功能已逐步补齐，属于可优化痛点，不会动摇存续根基。 结论：未来1–3年是生态最繁荣、流量最大、变现最顺畅的阶段。 二、中期生命力（3～7年，2029–2033）：稳定存续，但竞争加剧、增速放缓 存续核心逻辑 标准化生态具备长期锁定效应 SKILL.md、ClawHub统一技能规范、openclaw CLI命令行已经形成行业事实标准。就算出现竞品，开发者、存量数万套技能、企业定制项目迁移成本极高，生态不会短时间崩塌，会维持稳定使用人群。 分层商业模式支撑项目持续维护 原生项目开源免费，但周边商业化闭环成型：企业私有化部署服务、安全审计、托管云服务、垂直行业技能付费、模型渠道分销，持续产生现金流反哺社区开发，不会出现“没人维护停更”的局面。 使用人群分层留存 C端极客、办公自动化爱好者会长期使用； 中小企业内网自动化、数据处理场景高度依赖本地执行Agent，大厂SaaS Agent无法满足内网隐私需求； 开发者持续基于OpenClaw做二次分支、私有化改版，衍生生态会持续分流、延续整个“龙虾生态”的热度。 中期衰减变量（会降低增速，但不会淘汰项目） 微软、苹果、国产操作系统推出原生系统级AI助手，抢占普通小白用户； 新轻量化终端Agent开源框架分流开发者； 各国监管对本地高权限AI自动化工具出台更严格合规要求，提高企业落地门槛； 结论：3–7年不会消亡，但行业从爆发期进入存量竞争，流量红利收窄，平台需要深耕私有化、企业定制、垂直细分赛道才能持续盈利。 三、长期生命力（7年以上，2033之后）：分两种极端走向 走向1：长期持续存活（概率60%），变成基础设施级工具 如果行业发展符合以下趋势，OpenClaw会像现在的Python、Git一样长期存续： 终端自主Agent成为电脑标配生产力工具，本地执行、离线隐私是永久刚需； OpenClaw持续完成企业级、合规化改造，成为政企内网自动化标准选型； 社区形成基金会/商业公司承接维护，摆脱单一创始人依赖，实现长久开源运营。 走向2：逐步边缘化、被新一代架构替代（概率40%） 触发条件： 操作系统底层内置标准化Agent执行层，统一API，第三方独立运行框架失去生存空间； 多模态、具身智能技术迭代，全新架构完全替代“技能+本地脚本执行”模式； 全球监管全面限制本地高权限自主AI工具，商用落地基本锁死，仅小众极客圈子留存。 即便被边缘化，存量存量技能、配套站点、私有部署项目仍会维持5–10年长尾生命周期，不会瞬间彻底消失。 四、关键风险：会大幅缩短生命周期的致命隐患 安全重大事故 若出现大规模Skill供应链投毒、批量本地数据泄露事件，企业端市场会快速萎缩，仅保留个人玩家生态；官方正在完善自动病毒扫描、技能审核机制，风险持续降低。 创始人断更、无承接主体 当前项目由Peter单人主导，若后续精力转移、无商业公司接手维护，迭代速度断崖式下滑，竞争力快速落后竞品；目前已有多家AI服务商、模型厂商深度合作，存在接手预期。 算力成本长期居高不下 如果大模型API按量价格无法大幅下降，普通用户长期使用成本过高，会劝退大众用户，仅留存企业付费群体。 国内政策监管收紧 国内针对本地自主自动化工具出台限制，国内衍生生态、配套导航平台流量大幅下滑，但海外生态不受影响。 五、综合最终总结 0–3年（黄金期）：放心投入建站、填充内容、运营变现，生态高速扩张，流量红利充足； 3–7年（平稳期）：生态稳定存在，竞争变多，需要走差异化（私有化、离线、海外双语）路线维持竞争力； 7年以上（分化期）：要么成为长期基础设施永续存在，要么逐步小众长尾，即便衰退也有数年缓冲时间； 整体安全底线：至少拥有5年以上稳定商业运营周期，足够覆盖站点开发、回本、盈利完整周期；中长期只要避开通用综合赛道，主打本地离线私有化细分，生命周期会进一步拉长。
6 个月前
OpenClaw 本质是“开发者基础设施”，而非面向大众的 SaaS 产品。
7 个月前
用 OpenClaw 搭建一个本地 Agent 中枢（完整方案） 不是再做一个 ChatGPT，而是建立一个真正“可控、可组合、可扩展”的本地 AI Agent 中枢。 当越来越多团队开始意识到： 云端 LLM 成本不可控 数据隐私存在风险 单一 Agent 无法解决真实业务 “本地 Agent 中枢” 正在成为一个更现实的选择。 本文将完整讲清楚： ? 如何用 OpenClaw 搭建一个真正可用的本地 Agent 中枢 ? 它适合谁，不适合谁 ? 与 LangGraph / CrewAI 的核心差异 什么是「本地 Agent 中枢」？ 先明确一个概念，避免误解。 ❌ 不是： 一个本地 ChatGPT 一个简单的 Prompt 管理器 ✅ 而是： 一个能够统一管理多个 Agent、模型、工具和任务流程的本地系统 一个合格的本地 Agent 中枢，至少要解决 5 件事： 多 Agent 协作（不是单轮对话） 任务调度与状态管理 模型可替换（本地 / API） 工具调用（搜索、代码、文件等） 可长期运行、可追溯 OpenClaw 的定位，正是这个“中枢层”。 为什么选择 OpenClaw？ 在进入部署前，必须先回答一个现实问题： 为什么不是 LangGraph / CrewAI / AutoGen？ 简要结论（非常重要） 框架 更适合 LangGraph 开发者写 Agent 流程 CrewAI 小规模角色协作 AutoGen 对话驱动实验 OpenClaw 长期运行的 Agent 中枢 OpenClaw 的核心优势 1️⃣ 架构清晰，不是“脚本拼装” 有明确的 Agent 管理层 有任务执行与状态机制 不是写完一次就丢的 Demo 2️⃣ 原生支持多模型策略 本地模型 云 API fallback / 优先级策略 3️⃣ 更接近“生产环境思维” 可持续运行 可复用 Agent 可演进 如果你的目标是： “做一个长期使用的 AI 中枢，而不是一段实验代码” 那 OpenClaw 是目前更合理的选择之一。 整体架构：OpenClaw 本地 Agent 中枢怎么搭？ 这是一个最小可用但可扩展的架构方案。 ? 架构拆解 ┌─────────────────────────┐ │ 用户 / 系统 │ └──────────┬──────────────┘ │ ┌──────────▼──────────┐ │ OpenClaw 中枢层 │ │ - Agent Registry │ │ - Task Orchestrator│ │ - Memory / State │ └──────────┬──────────┘ │ ┌─────────▼─────────┐ │ Agent 集群 │ │ - Research Agent │ │ - Coding Agent │ │ - Planning Agent │ │ - Tool Agent │ └─────────┬─────────┘ │ ┌─────────▼─────────┐ │ 模型 & 工具层 │ │ - 本地 LLM │ │ - API LLM │ │ - Search / FS / DB │ └───────────────────┘ 部署准备（实战级） 1️⃣ 基础环境 推荐环境（已验证）： Linux / WSL / macOS Docker + Docker Compose Python 3.10+ 2️⃣ 模型选择建议（非常现实） 场景 推荐 本地推理 Qwen / LLaMA 稳定输出 GPT / Claude API 混合方案 本地 + API fallback ? 关键不是模型多，而是“可切换” 核心步骤：搭建 OpenClaw 本地 Agent 中枢 Step 1：部署 OpenClaw 核心 git clone https://github.com/xxx/openclaw cd openclaw docker compose up -d 启动后，你将拥有： Agent 管理入口 任务调度服务 统一配置中心 Step 2：定义你的第一个 Agent 一个 Agent ≠ 一个 Prompt 而是一个职责明确的“角色” 示例： agent: name: research_agent role: 信息调研 model: local_llm tools: - web_search - file_reader 建议起步 Agent： Research Agent（信息收集） Planner Agent（任务拆解） Executor Agent（执行） Step 3：建立 Agent 协作流程 例如一个典型任务： “调研某行业 → 输出分析 → 给出建议” 流程是： Planner 拆解任务 Research Agent 收集信息 Executor Agent 输出结果 中枢保存状态与结果 ? 这一步，才是“中枢”的价值所在 一个真实可用的示例场景 ? 场景：AI 工具评估中枢 你可以搭一个 Agent 中枢来做： 自动收集 AI 工具信息 对比功能 / 定价 输出结构化报告 长期更新 这类系统： 人工成本极高 用 Agent 非常合适 总结：什么时候该用 OpenClaw？ 当你意识到：AI 不再是“一次性回答”，而是“持续协作的系统” 那你就已经走在 OpenClaw 这条路上了。 OpenClaw 不是让你“更快用 AI”，而是让你“真正拥有 AI 能力”。
7 个月前
Asking User Question Tool（AI智能体版） 这是AI智能体必备的交互式工具，让Agent在执行任务时主动向用户提问、澄清需求、收集信息，避免瞎猜、减少返工、提升准确率。 一、核心定位 本质：Agent的“人在回路”交互接口，让AI在模糊/信息不足时暂停执行，向用户要明确输入。 作用：把“模糊指令→AI瞎做→反复修改”变成“AI提问→用户明确→一次做对”。 常见名称： AskUserQuestion 、 AskUserQuestionTool 、 ask_user_question 。 二、核心工作流（极简） 1. Agent判断信息不足：发现需求模糊、缺少参数、需要决策 2. 调用工具生成结构化问题：单选/多选+自定义输入+说明 3. 用户作答：在聊天/弹窗/终端选择或输入 4. Agent接收答案：解析结构化结果，补全上下文 5. 继续执行任务：基于完整信息推进，不再猜 三、关键能力（标配） 结构化提问：标题+问题+2–4个选项+单选/多选+ Other 自定义输入 上下文澄清：自动追问，直到需求完全明确 结构化返回：输出JSON，方便前端渲染（按钮/表单/弹窗） 人在回路：强制用户确认，避免AI自主决策风险 多轮交互：可连续提问，形成“需求访谈”流程 四、主流实现（你会遇到的版本） Claude Code（Anthropic） 原生内置，最成熟 支持多轮、单选/多选、自定义输入 常用于代码生成、需求梳理 Qwen-Agent（通义千问） 开源工具： qwen_agent/tools/ask_user_question.py 支持参数： question / options / explanations / multiSelect / allowFreeform Spring AI AskUserQuestionTool ，Java生态 模型无关，可对接GPT/Claude/Gemini OpenClaw / EasyClaw 集成到本地智能体，用于任务执行前确认 本地运行，隐私优先 五、典型使用场景（高频） 需求澄清：“做一个登录页”→AI问：技术栈？风格？是否第三方登录？ 偏好收集：“写报告”→AI问：正式/ casual？长度？受众？ 决策点确认：“部署服务”→AI问：云厂商？实例规格？环境？ 复杂任务拆解：多轮提问，把模糊需求变成可执行步骤 六、与普通聊天的区别 普通聊天：用户主动说，AI被动答；信息靠用户自己补全 AskUserQuestion：AI主动问、结构化问、按任务节点问；用户只需点选/填空，效率高、歧义少 七、为什么要用（价值） 减少返工：一次做对，节省时间与Token 提升准确率：AI不瞎猜，结果更贴合需求 降低门槛：用户不用写长Prompt，点选即可 安全可控：关键决策必须用户确认，避免误操作 八、一句话总结 Asking User Question Tool = AI智能体的“需求访谈官”，让Agent从“猜着做”变成“问清楚再做”，是构建可靠、实用AI助手的核心工具。
7 个月前
部署本地 OpenClaw 主要有两种主流且资料详尽的方式，你可以根据自己的技术背景和需求来选择。 我把这两种方式的流程整理成了一个概览表格，方便你快速对比和决策： 特性 方案一：Docker 部署（推荐新手） 方案二：Node.js 源码部署（适合开发者） 核心依赖 Docker, Docker Compose, Git Node.js (≥22), npm, Git 优点 环境隔离，部署和卸载干净，失败率低，适合快速体验 配置灵活，方便二次开发和调试，可直接运行最新源码 缺点 需要了解基本的 Docker 命令 对系统环境要求较高，可能遇到依赖冲突 适用人群 希望快速、稳定运行OpenClaw的用户 开发者、希望修改源码或深度定制OpenClaw的用户 方案一：使用 Docker 部署（推荐） 这种方法将 OpenClaw 运行在容器中，与你的系统环境隔离，最为稳妥。 第1步：准备工作与环境检查 在开始之前，请确保你的电脑满足最低要求：CPU ≥ 2核，内存 ≥ 4GB，磁盘空间 ≥ 20GB 。 第2步：安装通用依赖 你需要安装 Docker、Git 等工具。以下是 Linux (Ubuntu/Debian) 的示例命令，Windows 用户请手动下载安装 Docker Desktop 和 Git 。 # 1. 安装 Docker (使用阿里云镜像加速) curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun # 2. 启动 Docker 并设置开机自启 sudo systemctl start docker sudo systemctl enable docker # 3. 验证 Docker 安装 docker --version && docker compose version # 4. 安装 Git sudo apt update && sudo apt install git -y git --version 第3步：获取 OpenClaw 源码与镜像 创建工作目录，并拉取汉化版的源码和预构建的 Docker 镜像 。 # 1. 创建并进入部署目录 mkdir -p /opt/openclaw && cd /opt/openclaw # 2. 拉取2026版OpenClaw源码（汉化版） git clone https://github.com/openclaw-community/openclaw-zh.git . # 3. 拉取OpenClaw核心镜像（国内加速源） docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/openclaw/openclaw-core:2026-zh docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/openclaw/openclaw-web:2026-zh # 4. 验证镜像拉取结果 docker images | grep openclaw 第4步：初始化配置文件 复制配置文件模板并进行修改，填入你的 API Key 等重要信息 。 # 1. 复制默认配置文件 cp config/example.yaml config/config.yaml # 2. 编辑配置文件 (这里使用nano，你也可以用vim) nano config/config.yaml 找到文件中的对应部分，修改为以下内容。请务必将 你的阿里云百炼API-Key 替换为你自己的密钥 。 # ① 模型配置（替换为你的API-Key） models: providers: bailian: apiKey: "你的阿里云百炼API-Key" # <-- 在这里填入你的Key model: "bailian/qwen3-max-2026-01-23" # ② 服务端口配置 server: port: 18789 host: "0.0.0.0" # 监听所有网络接口，方便局域网内访问 # ③ 数据存储配置（本地路径） storage: local: path: "/opt/openclaw/data" 保存文件 (nano 中按 Ctrl+X，然后按 Y 确认，再按 Enter)。 第5步：启动 OpenClaw 服务 使用 Docker Compose 启动服务，并检查运行状态 。 # 1. 启动服务（后台运行） docker compose up -d # 2. 查看服务启动状态（所有容器应为 "Up" 状态） docker compose ps # 3. （可选）查看启动日志，确保无错误 docker compose logs -f 第6步：访问并完成初始化 打开浏览器，访问 http://127.0.0.1:18789 (如果在本机) 或 http://你的局域网IP:18789。首次访问时，页面会引导你设置管理员密码，之后就可以开始使用你的 OpenClaw 了 。 方案二：使用 Node.js 从源码部署 这种方式更贴近开发环境，适合需要定制功能的用户。 第1步：安装 Node.js 环境 OpenClaw 需要 Node.js 22 或更高版本 。推荐使用 NodeSource 仓库进行安装。 # 1. 添加 NodeSource 仓库 (以 Node.js 22 为例) curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | sudo -E bash - # 2. 安装 Node.js sudo apt install -y nodejs # 3. 验证安装 node -v # 应显示 v22.x.x 或更高 npm -v # 4. (可选) 配置 npm 国内镜像加速 npm config set registry https://registry.npmmirror.com 第2步：安装 OpenClaw 官方提供了一个一键安装脚本，会自动完成全局安装 。 # macOS / Linux 系统执行 curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash 安装脚本执行完成后，会自动进入一个名为 onboard 的交互式设置向导。如果向导中断，你可以随时通过 openclaw onboard --install-daemon 命令重新启动 。 第3步：处理可能遇到的问题 command not found 错误: 安装后如果找不到 openclaw 命令，通常是因为 npm 的全局安装目录不在系统的 PATH 环境变量中。你可以通过 npm prefix -g 找到该目录（例如 /usr/local），然后将 export PATH="$(npm prefix -g)/bin:$PATH" 添加到你的 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 文件中，并执行 source ~/.bashrc 使其生效 。 sharp 模块安装失败: 在某些系统上，可能会遇到图像处理库 sharp 的安装错误。可以尝试设置环境变量绕过本地编译：SHARP_IGNORE_GLOBAL_LIBVIPS=1 npm install -g openclaw@latest 。 第4步：运行 OpenClaw 完成配置后，你可以通过以下命令启动 OpenClaw 的 Gateway 核心服务 ： openclaw gateway 然后，打开浏览器访问 http://127.0.0.1:18789 即可看到 Web 控制台界面 。 总的来说，对于大多数想要本地尝鲜的朋友，我强烈建议使用 Docker 方案，它足够简单且不容易把系统环境弄乱。如果你是个喜欢折腾的开发者，希望深入定制 OpenClaw 的能力，那么 Node.js 源码部署会更适合你。
7 个月前
2026年2月，维也纳这座古典音乐之都意外成为AI开源社区的焦点。继旧金山ClawCon之后，OpenClaw（中文社区昵称“小龙虾”或“龙虾”）的欧洲首场线下盛会——ClawCon Vienna顺利举办，吸引了约500名开发者、创业者、AI爱好者和非技术背景的“蟹教徒”齐聚一堂。现场能量爆棚，原定场地直接爆满，主办方紧急加开直播点，线上线下同步狂欢。这场聚会不仅是技术分享，更是“养龙虾”亚文化的一次集体高光。 Peter Steinberger：家乡英雄的“衣锦还乡” OpenClaw创始人Peter Steinberger（中文圈常称“虾爸”或“龙虾之父”）是奥地利本地人，曾就读维也纳工业大学，早年创办PSPDFKit（移动PDF解决方案公司），2021年以高价出售大部分股份后一度“退休”。2025年底，他重出江湖推出Clawdbot（后更名为OpenClaw），一个完全本地运行、开源的自主AI Agent框架，支持多模型调用、工具集成和复杂任务执行。 在维也纳大会上，Peter以“回家”姿态登台，分享了项目从车库原型到全球现象的历程。他强调OpenClaw的核心理念：让普通人也能轻松拥有强大AI能力，无需编程门槛，就能让Agent完成从酿啤酒配方生成到模拟小型公司运营的各种任务。现场开发者分享真实案例，有人用它自动化职场周报，有人构建个人知识库，还有人让它24小时监控市场情报。企业家和开发者一致认为，“Agent经济”已在悄然成型，而OpenClaw正成为这场革命的先锋。 从聊天框“逃离”：3D可视化与具身进化 大会最亮眼的Demo之一来自开发者Dominik Scholz。他基于OpenClaw打造了一个3D交互界面（使用Three.js + Electron），将Agent的推理过程从线性文本“解放”到三维空间：思考路径如星云扩散、决策节点如能量流，用户可以从“驾驶舱视角”直观观察AI内部逻辑，避免传统黑盒体验。 这一展示呼应了社区共识：未来的AI Agent不应永远困在对话框里，而应向更沉浸、更具情绪价值的形态进化。有人开玩笑说，早期的“soul.md”文件被删是为了“净化灵魂”，但也反映出大家对AI具身化、元宇宙式交互的热情探索。 史上首款“龙虾手机”亮相：25美元实现廉价具身AI 另一个重磅炸场的是开发者Marshall的ClawPhone项目。他在一台仅售25美元的廉价手机上安装OpenClaw，并授予完整硬件权限。Agent可直接调用麦克风、摄像头、短信、打印机等，实现实时TTS（语音合成）、浏览器自动化、短信预约、设备远程控制等功能。 现场演示中，ClawPhone通过打印机错误音“哔哔”反馈任务状态、WhatsApp审批流程、甚至自主预约日程。Marshall认为，这种极客玩具预示未来：每个房间、实验室或小型机器人可能都配备类似廉价“龙虾终端”——断网也能运行，极端情况下“一锤砸掉”即可关停，形成分布式、去中心化的具身AI节点。 全球“养龙虾”浪潮：从旧金山到维也纳，再到亚洲 ClawCon Vienna是OpenClaw全球化扩张的又一里程碑。上周旧金山首场ClawCon已吸引超1000人，韩国AI女友项目Clawra上线后一夜爆火。全球开发者正围绕OpenClaw构建技能市场、Prompt库、多Agent协作系统，从单一工具演变为活跃开源生态。 维也纳的狂欢证明：OpenClaw已超越技术本身，成为一种社区文化现象。“蟹教徒”“虾粮”“蜕皮进化”“龙虾大逃杀”等梗在中文圈刷屏，英文社区也同步玩梗。项目从本地运行到硬件具身、从聊天框到3D空间，正在以惊人速度进化。 结语：小龙虾的下一个蜕皮 维也纳ClawCon不是终点，而是OpenClaw“征服全世界”叙事的又一章。Peter Steinberger的回归、社区的狂热、硬件的创新，都在告诉我们：开源AI Agent的春天来了，而“小龙虾”正以最意想不到的方式，搅动整个行业。
