DeepSeek Harness已经成为最好用的AI Agent， Hermes和Codex依然不错，也在进步，但DSH确实更加全面，潜力更大！
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我特么，直接把模型配置的key弄进来了，被你两人坑了。还好我想起来了。
@imbiplaza-asus 我弟这个你不会？
@wml-ai 我就是让DSH处理的。
看看缺什么，让你们的AI报下。 -
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我特么，直接把模型配置的key弄进来了，被你两人坑了。还好我想起来了。
@imbiplaza-asus 我弟这个你不会？
@wml-ai 我就是让DSH处理的。
看看缺什么，让你们的AI报下。我特么，直接把模型配置的key弄进来了，被你两人坑了。还好我想起来了。
@imbiplaza-asus 我弟这个你不会？
@wml-ai 我就是让DSH处理的。
看看缺什么，让你们的AI报下。收下文件，开搞，谢谢分享
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@terry
我高兴早了！
还在排查。感觉Hermes不太行，虽然接的也是deepseek-v4-flash，但是感觉智商不太行。现在用DSH了，deepseek-v4-flash，推理是high。
顺便说一句：GPT-6 Astra太坑了！用轻度推理，分析几张图片，也就半小时吧，5小时限额就用光了！
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C chiu 于 引用了 此主题
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以下是用了几天harness的体会，发给了DeepSeek一起总结的。
我问：我还是搞不懂我本地的harness、codex、hermes有什么区别。这几天我玩下来感觉hermes的记忆力更好，更人性化，但是真正干太多活了记忆上限就会成为瓶颈。干活我发现harness比较适配，虽然我用的不多，但是我的初步感觉是可以分不同的工作区，不同的工作区就可以有不同的记忆模块，尽量减少记忆压力。codex就明显啥都不行，因为昨天刚用，所以还没啥体会。DeepSeek答：你的三个印象基本都对,而且"分工作区=分记忆模块"这个直觉正是关键。三者的差别其实不在"谁更聪明",而在记忆模型 + 任务形态:
Hermes DSH(harness) Codex 记忆 单一、自我演化,每轮大量注入 → 连续感强、像人;但记忆越厚越贵越慢越爱漂移 文件化、分层、按工作区切;注入小(AGENTS.md+memory.md 几十行),需要你有意识地策展 几乎没有跨会话记忆(有 AGENTS.md/memories,但很弱),默认每次从零 定位 24h 常驻个人助手:论坛运维、定时活、脚本维护 工程/多步任务的执行台:子代理、workflow、goals、skills、MCP 单会所长链编码:工具循环稳、apply_patch 强 成本 走 API,每天几块(最近降到 1.5/天) token 最省(你自己实测过) 官方 5 小时/周额度;接本地模型可脱离额度 为什么 Hermes"记忆好但扛不住大活":它是把"一个人格+一份不断长大的记忆"整体带进每一轮。好处是它记得你、说话像人;坏处是记忆一膨胀,瓶颈同时出现在三处——上下文塞满、token 变贵、旧信息开始污染当前任务。这就是你说的"记忆上限成为瓶颈",结构性的,不是调参能解决的。
为什么 DSH 干活更适配:它默认不把所有东西都塞进上下文。记忆是分层的:
- 全局:
$DSH_HOME/AGENTS.md+D:\dsh\memory.md(你现在的机器环境/约定/运维备忘,26 行,就该保持这么薄); - 工作区/项目:各工作区自己的
AGENTS.md(比如E:\harness、某个 repo)——这就是你说的"不同工作区不同记忆模块",隔离在这里发生; - 任务级:goals(目标状态)、subagents(临时上下文)、会话历史(情景记忆,要的时候搜/捞,不默认注入);
- 程序性记忆:skills(把重复流程固化,而不是记在"脑子"里)。
所以 DSH 的记忆压力不是"没有上限",而是可切分、可丢弃:一个工作区的噪音不会污染另一个,项目细节落在项目文件里,而不是全挤在一条长期记忆上。代价是它不会自己长大——得你(或 agent)主动往里写。
Codex 别急着判死刑:它是把手术刀,不是工作台。它真正强的是"一个会话里把一条长链编码任务干到底"(比 Hermes 强,和 DSH 互有胜负——这跟论坛里 terry 的评价一致:开发 APP 时两者伯仲之间,Codex 更稳一点)。另外它现在在你机器上还有个独特角色:唯一一个右下角能同时切官方 GPT 和本地 qwen 的入口。
落到你身上,我建议的分工:
- Hermes:继续当常驻助手(论坛、定时、运维脚本)。别让它扛大工程,那是它的短板。
- DSH:工程和多步任务的默认入口。每个常驻项目建一份自己的工作区
AGENTS.md+ 项目笔记;全局 memory.md 只放跨项目事实(机器、约定、坑)。 - Codex:临时用——单会长链编码、或者需要切模型时(官方额度/本地 qwen 一个菜单切换)。
- 知识库(你的
E:\Obsidian-Vault)当 L2:按需 read,不进注入。这样"记忆"就不再是一口锅,而是全局偏好 / 项目笔记 / 按需知识库三层,压力自然分散。
要不要我把这套分区方案落地一次?具体可以做两件小事:给
E:\harness建一份工作区级AGENTS.md(写清这个工作区干什么、记忆往哪放),再把全局memory.md里跟项目细节有关的部分挪到对应项目笔记里——你看着改,我给你出 diff。 - 全局:
