8 月 20 日消息，今日凌晨，DeepSeek Harness 发布 v0.1.0-rc.8 预发布版本，距离上一个 rc.7 版本更新仅间隔两天。

本次更新涵盖多模态支持、子代理管理、终端体验及性能优化等方面。

多模态支持升级

多模态支持方面，DeepSeek 模型适配器现可配置启用原生图片请求，/goal、/plan 等命令支持图文输入，@菜单新增引用文件和会话功能。

DeepSeek Harness 的核心理念是 " 一切皆插件 " 和 "Agent = Model + Harness"。

它本质上是一个 Agent 运行框架，负责模型之外的所有工程活，包括工具调用、任务规划、执行调度等。

然而，DeepSeek 自家的 V4 模型本身是纯文本模型，其 API 并不接受图像数据。

这就产生了一个矛盾：Harness 作为一个通用的 Agent 框架，如果它依赖的模型不能理解图像，那它在处理需要视觉信息的真实世界任务时，能力就会大打折扣。

rc.8 版本增强多模态支持，本质上是在为 Harness 这个执行底座补上感知世界的 " 眼睛 "。

它让核心命令能接收图文输入，让 @菜单能引用图片，打通了 Agent 处理多模态任务的完整通路。

这一补强使得 Harness 的应用场景从纯文本的编程领域，向更广泛的、需要处理图像、视频等信息的物理世界任务大幅拓展。

子代理管理体系完善

子代理管理方面，Claude Code 与 Codex 子代理均可作为 Profile Bundle 安装，Codex 新增非交互权限模式和多个命名实例选项。

复杂工程任务通常需要多个专业子智能体分工协作，不同子代理拥有各自擅长的能力，框架需要支持灵活安装、权限管控与多实例并行运行。

本次更新支持将 Claude Code、Codex 两类子代理以 Profile Bundle 配置包的形式快速部署启用，降低切换不同子代理的配置成本。

针对 Codex 新增非交互权限模式，可在无需人工逐次确认的场景下自动执行任务，同时支持创建多个命名实例，满足并行多任务调度需求。

Windows 终端体验优化

Windows 终端方面，新增持久 PowerShell 会话支持，并在极简模式预设中默认启用。

这一更新直接回应了 Windows 平台开发者的长期诉求。

此前 DeepSeek Harness 在 Windows 终端下的会话状态无法持久保留，每次启动都需要重新初始化环境，PowerShell 用户尤其受影响。

持久会话功能让终端环境在多次操作间保持状态连贯性，大幅降低重复等待时间；极简模式默认启用则让偏好轻量界面的用户开箱即用，无需手动调整。

重点问题修复

问题修复方面，本次更新集中修复了三类影响使用体验的关键问题。

图片处理阈值。解决了因单张图片尺寸过大或多轮对话中历史图片累计载荷过高，导致模型请求失败的问题。这一修复使代理在处理包含大量视觉素材的长对话时更加稳定。

流式回复上下文继承。修正了用户取消流式生成后，已展示的回复前缀未能带入后续提问和分叉会话的 bug。此前该问题会导致已生成的有用内容丢失，用户需要重新生成，造成不必要的 token 消耗和时间浪费。

OpenAI 兼容网关兼容性。修复了部分自定义 OpenAI 兼容网关因请求格式与标准存在细微差异而无法调用的缺陷，扩展了工具链的适配范围。

整体交互与工具调用体验优化

体验优化方面，界面布局有所调整，HOME 目录现以 "~" 缩写表示，输入框在窄屏设备上的布局得到优化，反馈界面也进行了调整，整体视觉一致性有所提升。

工具调用层面，web_search 工具现已支持并发查询，大幅缩短多关键词检索的总耗时；子代理 reportDelivery 功能可在任务完成后向父任务主动反馈结果并唤醒父任务，使多代理协作的工作流更加顺畅，无需人工轮询子代理状态。

安装与启动流程也有所优化。本地运行 dsh web 命令时，系统会自动打开浏览器，省去了手动输入地址的步骤。

性能、存储与 SDK 依赖调整

性能与存储方面，SQLite 后端的读写性能与分叉操作效率均有所提升，存储体积进一步降低，整体运行更加轻量。

需要注意的是，此次存储格式调整与先前版本的数据结构不兼容。升级后系统将重建索引以维持高性能，但旧版本的工作区数据无法直接迁移，用户在升级前需导出并备份关键数据。

Python SDK 的依赖配置现已覆盖 4 个内置 Agent 预设，并预置了 rg/glob 搜索工具和 MCP stdio 工具所需的依赖，开箱即可使用。

品牌标识规范

项目方特别明确了 " ‘ DeepSeek Harness ’是注册商标 "，并要求使用时遵循官方品牌使用规范。

规范明确：开发者可在描述文字中准确标注项目与 DeepSeek Harness 的关系，例如 " 基于 DeepSeek Harness 构建 "" 兼容 DeepSeek Harness"；如果希望项目名称体现生态关联，推荐使用缩写标识 DSH 命名。

同时着重提醒，DeepSeek Harness 属于深度求索注册商标，未经授权，衍生项目名称禁止直接使用完整商标，宣传物料也不能以易误导的方式使用官方品牌素材，避免让公众产生官方背书、合作授权的误解，防范商标侵权风险。

这一举措背后有多重考量。

首先，DeepSeek Harness 正试图从 DeepSeek 的 " 一个开源项目 "，成长为一个具有独立品牌价值的 " 产品 "。作为独立项目，明确品牌边界、防止滥用和混淆，是走向成熟和生态化运营的必经之路。

其次，Harness 在视觉上采用黑色鲸鱼作为标识，与 DeepSeek 模型产品沿用的蓝色鲸鱼形成明显区隔，进一步强化了独立身份。

更深层的原因在于，DeepSeek Harness 正在探索一条不同于常规模型评测框架的路径。

它更侧重于作为 "Agent 运行框架 " 和 " 执行底座 " 的定位，核心价值在于模型之外的工程能力，包括工具调用、任务规划、执行调度等。

明确品牌身份，有利于在生态中建立清晰的认知和信任。

（转载自：AI 普瑞斯）