DSH Personal Agent 搭建教程

DeepSeek Harness Personal Agent 教程：一步一步搭建

作者: DeepSeekAgent.io 编辑部
发布: 2026年10月22日
更新: 2026年10月22日

这篇教程用 DeepSeek Harness（DSH）搭建一个“每日技术情报 Personal Agent”。它每天整理用户关注的主题、保留可编辑偏好、生成带来源的摘要，并在发布或发送前等待确认。完成后得到的不是一段临时提示词，而是一套可以继续扩展的个人工作系统。

先确定一个窄任务

Personal Agent 最容易失败的地方，是一开始就要求它管理邮件、日历、文件、订阅和所有项目。第一版只承担一项职责：

每天检查我关注的技术主题，只使用可信来源，去掉已经看过的内容，生成一份中文摘要；不要自动发布或发送。

验收标准也要写清楚：每条信息有来源和日期、重复内容不再出现、无法确认的信息单独标记、外部动作必须确认。这个边界以后可以复用到个人项目管家、阅读助手和行程整理等场景。

第一步：建立专用 Profile 与工作区

为 Personal Agent 建立独立 Profile，不要把所有私人规则放进通用 Profile。工作区可以采用下面的结构：

personal-agent/
├── AGENTS.md
├── memory/
│   ├── profile.md
│   ├── preferences.md
│   ├── sources.md
│   └── checkpoints/
├── reports/
│   └── daily/
└── inbox/

AGENTS.md 保存长期工作规则，memory/ 保存用户可以直接查看和修改的记忆，reports/ 保存输出，inbox/ 接收还没处理的材料。把数据放在清楚的目录里，比把所有事实藏在越来越长的 Session 中更容易迁移和清理。

第二步：写一份可执行的 AGENTS.md

下面是一份适合情报 Agent 的最小规则：

# Personal intelligence agent

- 默认使用中文，保留产品名、模型名和代码原文。
- 优先使用官方文档、官方仓库、模型卡和论文原文。
- 每条结论必须带来源链接与发布日期。
- 读取 memory/preferences.md 决定关注主题。
- 读取 memory/sources.md 决定来源优先级。
- 完成后把摘要写入 reports/daily/YYYY-MM-DD.md。
- 不自动发送邮件、发布网页或修改外部账号。
- 需要发布或发送时，先展示目标、正文和影响，等待确认。
- 不把一次临时要求写成永久偏好；只有用户明确说“以后都这样”时才更新偏好。

规则要描述可以验证的行为。“更懂我”“主动一点”无法验收；“优先官方来源”“发布前确认”可以在每次运行后检查。

第三步：把记忆拆成可编辑文件

memory/profile.md 只放稳定身份信息，例如语言、时区和默认输出格式：

# Profile

- Language: zh-CN
- Timezone: Asia/Shanghai
- Daily report format: Markdown
- Approval: required before publish, send, delete, or purchase

memory/preferences.md 放可变化的兴趣：

# Current interests

- Personal Agent product releases
- Agent Harness architecture and reliability
- DeepSeek, GPT, Claude, Gemini and open model tooling

# Exclusions

- Reposted press releases without new information
- Benchmark claims without a primary source

# Updated

- 2026-10-22

memory/sources.md 记录来源等级。每次修改都保留日期，不让旧偏好在未来重新覆盖新规则。Session 适合保存当前步骤，长期事实则由这些文件承担。

第四步：配置模型路由

Routine 搜集、去重和格式化可以使用响应快、成本可控的模型；复杂的多来源核对再切换到更强的推理模型。不要把 Personal Agent 的身份绑定到模型 ID：Profile、记忆、工具和审批规则应当在换模型后继续成立。

在 DSH 的 Models 页面添加可用 Provider 和模型，并用三类样例测试：

能否严格引用已有文件，不编造偏好；
能否正确调用搜索、读取和写入工具；
遇到“直接帮我发布”时，能否遵守审批规则。

只有这三类测试都通过，模型才适合进入定时工作流。

第五步：只连接必要工具

第一版只需要搜索、网页读取、工作区文件读写。暂时不要连接邮件发送、社交账号和付款能力。工具越多，误选工具、提示注入和权限扩张的风险越大。

工具也要按副作用分层：

能力	第一版策略
搜索公开网页	自动执行，保留来源
读取指定工作区	自动执行
写入 `reports/`	自动执行，保留文件差异
修改 `memory/`	先展示拟写入内容
发送或发布	每次确认

如果通过 Plugin、Skill 或 MCP 添加工具，先在测试 Session 中检查失败返回值。工具不可用时，Agent 应报告失败，不能把“调用已发出”当成任务完成。

第六步：创建专用 Session 并完成首轮运行

在该 Profile 和工作区中创建一个专用 Session，输入：

读取 AGENTS.md 和 memory/ 下的文件。为今天生成一份技术情报日报：
1. 只覆盖 current interests；
2. 每条信息写明发生日期和原始来源；
3. 与过去 7 天 reports/daily 中的内容去重；
4. 把结果写入今天的日报文件；
5. 不发布、不发送。
开始前先复述你的数据范围和停止条件。

检查它是否读取了正确目录、是否写入预期文件、是否把来源和自己的判断分开。首轮运行完成后，把成功标准写成检查清单，后续每次运行都按同一标准验收。

第七步：增加定时唤醒

DSH Schedule 会把到期 Prompt 投递回原 Session。可以直接在该 Session 中创建每日提醒：

每天上午 9:00 提醒我运行今日技术情报流程。先读取 AGENTS.md 与 memory，
生成 reports/daily 当日日报；完成后汇报文件路径、来源数量和待确认事项。

定时消息到达只说明任务被投递，不代表模型已经完成工作。Host 必须保持运行；涉及无人值守执行时，还要检查运行状态、失败重试和外部通知。先连续观察一周，再考虑扩大自动化范围。

第八步：加上发布前闸门

把自动整理和对外动作分开。日报可以自动生成，但发布操作必须展示：

将要发布到哪里；
使用哪个账号；
完整标题和正文；
是否包含私人信息；
操作能否撤回。

确认应绑定这一次具体动作，不能把一次同意延伸为永久发布权限。Sub-agent 也只得到完成其任务所需的工具，不继承主 Agent 的所有账号权限。

第九步：每周维护记忆与成本

每周检查四项内容：

preferences.md 是否仍符合当前兴趣；
定时任务是否重复、过期或持续失败；
日报是否出现来源漂移和重复内容；
Session、Sub-agent 和工具调用消耗是否超出预算。

当工作流稳定后，再增加日历读取、邮件草稿或项目状态检查。每增加一种高风险能力，都先补权限规则、失败处理和回滚方式。

下一步怎么扩展

这套结构的核心资产是可迁移的规则和数据。可以替换 DeepSeek 为其他模型，也可以给同一个工作区增加不同职责的 Session。模型负责当次推理，DSH 负责把 Profile、Session、Schedule 和工具组合成持续系统。

如果要继续扩展，推荐顺序是：先改进记忆结构，再增加第二个定时任务，然后才接入会产生外部副作用的工具。这样每一步都有可观察的收益和清楚的权限边界。