本文是 Pi Durable 访谈译文第三篇，Mario Zechner 与 Armin Ronacher 讨论各类编码 harness 的体验。他们聊到 AMP 的 Orbs 设计与团队愿景、OpenCode 的持久化探索、DeepSeek harness 的插件架构与极简体验、以及 Claude Code 的自我修改趋势与稳定性问题。还谈及 Pi Mobile 让手机本地运行 agent 的愿景、Web 插件系统的安全挑战（XSS、沙箱隔离）、对 MCP 支持的转变，以及让非开发者上手 agent 的 onboarding 难题和对 AI 技术真正落地应用的期待。
本文系统讲解 DeepSeek 开源的 Agent 框架 DeepSeek Harness。作者从 Agent = Model + Harness 的公式入手，解释 Harness 如何将模型的意图转化为受约束、可持续的行动，涵盖插件化架构（Everything is a Plugin）、Profile/Bundle/Patch 配置体系、Cordis 插件管理器及其时空可组合性与 Fiber 生命周期、Agent Loop 中 Turn 与 Step 的执行流程、Inbox 输入机制、事件系统以及每个 Step 重新组装 System Prompt 的设计。文章配有大量名词解释与图片，兼顾零基础读者与技术人员。
本文对比了 Pi Coding Agent 和 DeepSeek Harness 两种 AI Agent 的设计理念。Pi 采用小核心加自由组合的方式，默认仅提供四个工具，而 DeepSeek Harness 则强调“一切皆插件”，将模型、工具、会话等组件化。文章指出，这种设计并非全新，早在 Eclipse 时代就已存在，并探讨了在 AI Agent 领域，核心功能与用户选择权之间的平衡问题。
