爆火的 DeepSeek Harness，全网最全小白接入教程！

DeepSeek Harness 火了。

GitHub 上线不到三天，Star 数破 10 万，成为全球增长最快达到这个里程碑的开源项目。

对于一个刚接触 AI 的小白来说，可能因为不太了解如何部署，只能眼馋着别人先玩上了 DeepSeek Harness。

我们在读者群里也收到了大家反馈的这个需求：能不能出一篇安装教程，帮助大家真正把 DeepSeek Harness 跑起来，并且真正接上好用的 API 提供商。

所以，这篇教程就是帮助大家解决这个问题。

如果你已经是 Agent 部署老手，也可以直接跳到文末的测评部分：

我们用同一套测评集跑了包括 DeepSeek Harness 在内的十几个框架，来对比谁的 Harness 更强，结果挺有意思。

部署开源项目的核心思路

部署 DeepSeek Harness 的思路其实就三种，并且适用于几乎所有开源项目。

第一条：自己装，遇到问题问 AI。

核心就是打开命令行，跟着官方指令一步步走。

报错了怎么办？可以把报错信息直接丢给豆包，问它下一步该怎么做。

如果豆包解决不了，当然也可以换一个更强的模型：比如它的亲哥们，持续进化的高智版豆包：Doubao-Seed-Evolving。

这里推荐我们在做的中国版 OpenRouter：词元跳动 TokenDance。

上面聚合了各家最新的模型，遇到疑难杂症可以直接切高智商模型来排查。

在「体验」这里就可以用到这个持续进化的高智版豆包模型。我们在部署过程中遇到的一切问题，也都可以求助于它：

第二条：先装一个 Agent，让 Agent 帮你装。

这是更 AI Native 的思维：在你做事之前，一定要先考虑用 Agent 做一遍。

具体的部署流程，就是先把 Agent 工具跑起来，然后用一句话告诉它：帮我安装 DeepSeek Harness。

至于项目的安装、部署中的问题、API 的对接，都可以直接交给它。

第三条：找到一个能帮你安装项目的项目，或者其他帮你装。

这是比较不 AI Native 但确实有效的一种方式，本质也是一种外包思维，可以直接去下载别人做好的懒人启动包。

这三种方式我都试了一遍，下面把具体步骤写清楚。

手动安装：五步搞定

1. 先打开命令行：

Mac 用户打开终端，Windows 用户打开 PowerShell。

2. 先安装 npm 命令：

Mac 用户在终端里输入 brew install node

Windows 用户去 Node.js 官网下载安装包一步一步确认即可：https://nodejs.org/zh-cn/download

3. 再安装 npx 命令：

npm install -g npx

4. 再按照官方部署命令，一键安装 deepseek-harness：

npx @deepseek-ai/dsh web

这一步安装后，可以在浏览器打开 http://127.0.0.1:3080/ 就可以看到界面了。

5. 获取词元跳动的 API Key：

来到 TokenDance 的配置界面，点击右上角头像，打开 API 密钥界面：

点击创建，然后在新的界面复制密钥：

6. 在 deepseek-harness 界面配置 API key：

回到 http://127.0.0.1:3080，点击设置，点击自定义提供方配置。

然后填入下面的配置：

Provider ID：token-dance 显示名称：token-dance 地址：https://tokendance.space/gateway/v1 API 密钥：第五步获取的 apikey 复制到这里 点击获取模型：勾选你想使用的模型

配置好了，回到对话框，选中模型，就可以愉快的对话了

相比较其他 Harness 框架，Deepseek-Harness 框架的回复速度超快：

用 Agent 一键安装：更省心的方式

如果你觉得上面的步骤还是太麻烦，可以试试用 Workbuddy 来代劳。

1. 先获取词元跳动的 API key，然后下载 WorkBuddy。

来到 Tokendance 的配置界面，点击右上角头像，打开 API 密钥界面：

点击创建，然后在新的界面复制密钥。

然后下载 WorkBuddy 后打开配置界面。

在配置界面配置词元跳动的 API，只需要填入下面的配置：

地址：https://tokendance.space/gateway/v1 API key：这里换成你自己的，刚刚获取的词元跳动的 API Key 复制到这里 模型名称：deepseek-v4-pro-0813

2. 剩下的所有部署配置启动工作，都交给 WorkBuddy 代劳。

把下面的话的 API Key 换成你自己的，发送给 Agent 即可：

WorkBuddy 啊 WorkBuddy，请帮我安装： https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness 安装后，请帮我完成自定义的 api key 配置，我的 api 设置如下： 地址：https://tokendance.space/gateway/v1 API Key：【刚刚获取的词元跳动的 apikey】 模型名称：deepseek-v4-pro-0813

说完可以去打把游戏或者刷个短视频，一会儿就安装好了。

3. 遇事不决，可问 WorkBuddy：

正常这一步不需要，打开 http://127.0.0.1:3080/ 就可以访问直接用了。

如果过程中出现一切的问题，告诉 WorkBuddy 协助解决、它让干嘛就干嘛即可。

该图片疑似使用了AI生成技术，请谨慎甄别

这种安装方式极度省心：整个过程下来，基本就是复制粘贴加等待。

一键安装桌面版

OK，如果你觉得 Workbuddy 也不好安装的话，恭喜你，还有一种解法，可以直接下载这个项目安装：

https://github.com/anywhere-labs/deepseek-harness-desktop

也可以安装这个：

https://github.com/dataelement/dsh-desktop

2. 打开模型配置页面。

3. 获取词元跳动的 API key：

来到 TokenDance 的配置界面，点击右上角头像，打开 API 密钥界面：

点击创建，然后在新的界面复制密钥。

4. 在 deepseek-harness 界面配置 API key：

回到 http://127.0.0.1:3080/，点击设置，点击自定义提供方配置。

然后填入下面的配置：

Provider ID：token-dance 显示名称：token-dance 地址：https://tokendance.space/gateway/v1 API 密钥：第五步获取的 apikey 复制到这里 点击获取模型：勾选你想使用的模型

点击创建，就可以愉快的对话了！！

Harness 框架大乱斗

说实话，装之前我对 DeepSeek Harness 的期待值被社交媒体拉得很高。

10 万 star 的项目，总该有点过人之处。

实际效果如何呢？

我拿出了自己常用的一套 Agent 综合能力测评集（根据业界评估 Agent 的测试集中抽取汇总），固定使用 deepseek-v4-flash-0731 这个模型，在十几个不同框架上跑了同样的任务。

实测结果：Deepseek Harness 的整体表现中等偏上，符合内测声明，有待改进和打磨。

这个是整体的测评结果表格：

这里是各种指标的定义：

这次实测，我发现了几个有趣的结论：

1. 本次缓存命中率最高的框架是 OpenCode。

第二个是 Deepseek Harness。

2. 不同 Harness 框架的任务完成度不同。

本次任务完成率最好的三个框架是 Deepseek Harness、Codex 和 Qwencode。

但他们的成本差异很大：Codex 成本偏低，Qwencode 偏高，Deepseek 居中。

3. 本次任务的思考效率这块分化非常明显。

Pi 框架整体效果最好，OpenCode 第二。

Deepseek Harness、Zcode、Claude Code（对应框架名 magic，0401 版 Claude Code） 并列第三档。

4. 不同框架的整体价格差异很大，Pi 最便宜。

同样的任务，用 Pi 框架跑完总费用只要几块钱，最贵的框架是它的 80 多倍。

5. 缓存命中率对于价格的影响非常巨大。

缓存命中较低的框架，通常是缓存命中较高的框架的费用都几倍到几十倍。

所以 DeepSeek Harness 值不值得装？值得。

它创新的插件即一切，一切即插件的理念，让它的可玩性、自由度都非常高。并且针对 Deepseek 的工程化适配很好，缓存命中很高。整体的性价比也不错。

但它并不是唯一的选择，Pi 这样的框架，在性价比上可能表现更突出。

如果你也想试试其他框架，安装方式都很类似：装好 Workbuddy 之后，一句话丢给它就行。

遇到任何问题，推荐大家都应该先让 Agent 来解决——这种 AI Native 的思维方式，会让你在大部分事情上省掉 80% 的折腾时间。

你用上 Deepseek Harness 了么，觉得怎么样？欢迎在评论区交流！

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