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OpenAI开源Codex Harness:模型只是入场券,执行框架才是胜负手

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1. 开眼视点的微博

2. OpenAI Fully Open Sources Codex Harness AI Programming Intelligent Agent, Further Opening Up Its Core Capabilities

3. OpenAI开源Codex Harness:告别聊天套壳,生产级AI Agent底座来了

4. 超级重磅!Open AI正式开源了?

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11. Codex Harness 对比 DeepSeek Harness

12. 在dsh 没有发布之前,人们对Deepseek Harness 最理想的猜测应该是一个国产版的 CodeX 或者 Claude Code 或者Cursor,毕竟你看看国内的其他大厂的产品,比如 WorkBuddy、CodeBuddy、Trae、TraeWork、KimiCode 等等,不计其数都是致敬它们。 再加上开源的精神,Harness开源、Deepseek LLM 开源,又允许接入其他模型,用户自由组合,这是一件多么美好的事情。 但是,当你打开dsh WebUI的时候,你的第一反应应该是有点失望。这是什么玩意?既不是TUI 也不是 GUI,竟然是一个网页版的界面,想要鼓吹的心瞬间一紧。 人们不禁要问,dsh它到底想要做什么?它的最终产品形态是什么? 我们发现,dsh 要走的路,它既不是想成为第二个 CodeX,也不是想成为第二个 Claude Code,它想要 Make Different。而这条路是 Meta Harness。 什么是 Meta Harness 呢?一句话,就是帮你打造专属你自己的Harness的Harness。在源码仓库里,它写到“一切皆插件”。 什么是一切皆是插件?dsh 除了内核 Cordis ,其他部件都是可以像插件一样进行随便替换的。打一个比方,好比一辆车,除了发动机,其他零件都可以让司机随便更换和组装。 官方的原话:“模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、循环、调度、UI 等所有 Agent 能力均由插件组合而成,可以自由替换和灵活重组。” 这时候你能理解,为什么它现在甩手给你一个网页版的,而不是独立的桌面App或者终端CLI,因为 UI 也是插件,你不喜欢网页版,那你就把网页替换掉你喜欢的客户端形态。 但是我相信,将来 DeepSeek 会提供给用户一套官方默认 App 和 CLI ,只是时间和精力有限,目前UI 端应该是优先级最低的,当下最高优先级应该是内核 Cordis 和 harness 中各插件的协调和通信。换句话说,就是搭好唱戏的台子,其他的事情交给观众,你喜欢谁上台演出,你自己定,dsh它不干涉。 OpenAI 或者 Anthropic 在打造自家的 Harness,而 dsh 在打造每个人的 Harness。这就是产品路线的创新。 熟悉 PI 的人,应该能够感觉,他们走的路线有点类似。PI 提供给用户的只有内核和read、write、edit、bash 四个工具,其他一切都是以插件的形式,让用户决定使用什么。 他们的产品理念是一致的,但是,dsh 和Pi 还是有一些不同的。 第一、DeepSeek 作为一家有影响力的公司,它是肯定要提供一套他们认为最佳的插件组合作为默认配置,毕竟不是每个人都是编程极客。他的目标客户中绝大多数人是普通用户,他们是没有需求也没有能力去DIY的。而PI只专注内核的打造,其他的能力留给极客。 第二、就是动态自进化。在dsh的论文里一直强调要实现动态的自进化。目前主流的Agent的自进化都是静态自进化,包括PI。实现动态自进化,就是当Agent在执行任务,处于进行中的状态,遇到疑难杂症能够实时创建之前没有的技能,用于解决当下问题。如果能够实现它,那真的是太牛啦。

13. DeepSeek Harness 和Codex谁更好用 DeepSeek Harness刚开始非常早期,适合一些极客用户;Codex 可以说是目前最棒的 AI Agent 开箱即用,能立马干活帮你完成任务。 - DeepSeek V4 Pro 模型表现一般,能力和 GPT Sol 差距还挺远,另外叠加涨价性价比一般。 - DeepSeek 不支持多模态,图片、音频这些 GPT 都相当擅长,干活场景都非常需要。 - DSH 的插件生态离 Codex 更远。电脑控制、应用快照、远程控制,以及一堆第三方插件,都让 Codex 用起来很爽。

14. DeepSeek Harness 和Codex谁更好用 DeepSeek Harness刚开始非常早期,适合一些极客用户;Codex 可以说是目前最棒的 AI Agent 开箱即用,能立马干活帮你完成任务。 - DeepSeek V4 Pro 模型表现一般,能力和 GPT Sol 差距还挺远,另外叠加涨价性价比一般。 - DeepSeek 不支持多模态,图片、音频这些 GPT 都相当擅长,干活场景都非常需要。 - DSH 的插件生态离 Codex 更远。电脑控制、应用快照、远程控制,以及一堆第三方插件,都让 Codex 用起来很爽。

15. 多 Agent 时代最痛的那个问题,终于有人正经下手了, 现在应该没人只用一个 coding agent 了吧,Claude Code、Codex、DeepSeek Harness 各赢一项,来回切是正常操作, 但每次切工具最烦的是什么,代码不烦,git 里都有, 烦的是那些只在对话里拍过板、没写进任何文件的产品决定,为什么选 A 不选 B,第一次失败给一次翻盘,按钮必须叫 RECALIBRATE, 这些东西代码不会告诉你,但它们决定了下一步往哪走, Memmy 这个开源项目干的事就一句话,把 Codex、Claude Code、DeepSeek Harness 接到同一份本地记忆上,口号是 Switch agents, not context, 它的演示设计得很干净,在 Codex 里做完基础玩法,只在对话里拍板一个规则,故意不写进代码和 README,然后新开 DeepSeek Harness,它直接从记忆里读出了这条决定,还引用了原文和 trace_id,再开 Claude Code,复述完规则直接把功能补完了, 底层是 MemTensor 自己的 MemOS,本地 SQLite,Hook 采集对话,结构化入库,下一个 Agent 通过 Skill 或 MCP 检索注入,记忆服务挂了会明确报错,不编假记忆, 但我想说几个比工具本身更重要的判断, 第一,2026 年的锁定已经从模型 API 转移到了 Harness 加历史上,你在 Claude Code 里聊了三个月的项目默契,切到 DSH 就归零,这比差几个 benchmark 点痛多了,把 context 从单个 vendor 里拆出来,记忆所有权回到人身上,这才是 Switch agents not context 的分量, 第二,别夸成无提示自动接力,演示里 Claude Code 那段是明确要求先检索记忆再动文件的,检索链路是通的,决策不落盘也能跨工具传递,这个结论成立,但还不是全自动, 第三,也是最反直觉的一点,如果你只想验证这个理念,根本不需要装任何…

16. DeepSeek Harness 架构决定了Codex/Claude Code只是它的一个插件

17. 一切皆插件!DeepSeek Harness解读、安装、远程、实测全拆解 |快速上手

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25. DeepSeek Harness 架构决定了Codex/Claude Code只是它的一个插件

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29. AI 编码工具如何帮助开发者节省时间、提升效率

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32. OpenAI开源Codex Harness:打破“通用聊天框”桎梏,开启AI开发新范式

33. #CodexHarness开源# OpenAI 把驱动自家 AI 智能体的核心框架“Codex Harness”全面开源了,Apache-2.0 许可,开发者可以直接拿来用。外面 AI 圈都沸腾了,我就用说人话的方式简单总结一下吧:简单说,Harness 是 AI Agent 的「执行引擎」——不是模型本身,而是让模型能稳定跑完复杂任务的底层系统。Op ​|codex harness|openai|ai agent|cisco_新浪新闻

34. IT九熙的微博

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