前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）裏做多角色協作，常見做法是父 Agent 拉起 Subagent：子任務繼承父級的模型、工具和不斷累積的上下文。寫一條提交信息也可能走同一套高成本模型，簡單任務和複雜規劃擠在同一份對話裏，成本和上下文壓力都會偏高。

Agent Team（limuyang2/agent-team）走的是另一條路：每位成員是獨立的根級 Agent，各自擁有模型、Session、Skills、MCP、權限和思考模式，通過團隊任務、消息和共享 Workspace 協作。下面介紹它的定位、能力與上手步驟。

這是什麼¶

Agent Team 是維護者 limuyang2 發佈的 DSH 工作流插件，npm 包名爲 @limuyang2/dsh-agent-team，當前版本 0.1.4，許可證 MIT。它在 Harness 內組建多 Agent 團隊：可混用不同 Provider 和模型，指定唯一 Leader，成員並行工作於獨立對話，同時共享同一 Workspace。

插件不把成員變成 Subagent。協作層由團隊任務、進度回報和共享文件構成，成員之間顯式傳遞任務與結果，不共享無限膨脹的聊天曆史。

與常見 Subagent 模式的差異¶

README 中的軟件開發示例：GPT 擔任架構 Leader 負責規劃與驗收，GLM 編碼 Agent 加載開發類 Skills 和 MCP 修改 Workspace，DeepSeek Flash Commit 助手以只讀權限讀 Git Diff 生成提交信息。協作鏈路爲：用戶目標 → Leader 分派 → 編碼成員實現並回報 → Leader 驗收 → Commit 助手生成提交信息。

核心功能¶

經 README 覈實，插件當前支持以下能力：

• 創建可複用助手，覆蓋規劃、編碼、測試、評審、文檔等角色；可手動配置，也可通過內置「團隊 Agent 小助手」對話生成。
• 在同一團隊中混用 Provider 和模型；同一助手模板可多次添加，每次成爲獨立成員實例。
• 全屏工作臺並排展示各成員流式輸出、Markdown、Think 塊和工具調用。
• Leader 創建任務、分派成員、跟蹤進度、收集結果；策略允許時用戶也可直接與普通成員通信。
• 運行時調整成員當前 Session 的權限預設和思考模式；查看 Skills 加載、上下文佔用、Token 統計和緩存命中率。
• 瀏覽共享 Workspace，預覽 Git 變更和 Diff；動態增刪成員、更換 Leader、清空上下文或解散團隊。
• 懸浮團隊入口按鈕打開全屏工作臺，位置可拖放並本地記憶。

關於 Skills 與 MCP：Agent Team 通過 Harness 標準接口使用已暴露的 Skills 和 MCP Servers，不負責這些資源的安裝與生命週期管理。需先通過相應 Harness 插件把它們裝進當前 Profile，助手再從中選擇可用項。

環境要求¶

• Node.js 22.19.0+ 或 24.0.0+
• DeepSeek Harness 0.1.1-rc.2
• 終端可用 pnpm（Harness 用它管理 Profile 插件）

若未安裝 pnpm：

npm install -g pnpm

安裝與啓用¶

DeepSeek Harness Web¶

將插件安裝到 Harness 的 web Profile：

npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @limuyang2/dsh-agent-team

啓動 Harness：

npx @deepseek-ai/dsh web

打開終端輸出的地址，通常是 http://127.0.0.1:3080/。安裝或替換插件後需重啓 Harness。

DeepSeek Harness Desktop¶

將確定版本安裝到 Desktop 管理的 Profile：

dsh plugin add --save-exact @limuyang2/dsh-agent-team@0.1.4

命令完成後完全退出並重新打開 DeepSeek Harness Desktop。--save-exact 將 Profile 固定到 0.1.4，避免自動升級。

卸載¶

在運行 Harness 的終端按 Ctrl+C 停止服務後：

npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web remove @limuyang2/dsh-agent-team

卸載不修改 Harness 源碼，也不刪除團隊 Workspace 中的文件。

典型用法¶

1. 在 Harness 中準備模型¶

先配置 Provider、模型和憑據。Agent Team 讀取當前 Profile 的模型目錄，不保存 Provider API Key。

若使用 GLM-5.3 並需思考模式，可將下列片段合併進 ~/.dsh/settings.yaml（Provider ID 按實際替換）：

llm-pi-ai:
  providers:
    zai-coding-cn:
      reasoning: high
  modelOverrides:
    glm-5.3:
      reasoningEfforts:
        off:
        minimal: minimal
        low: low
        medium: medium
        high: high
        xhigh: xhigh
        max: max
      compat:
        thinkingFormat: zai
        supportsReasoningEffort: true

重啓 Harness 後，可在助手對話工具欄的「思考模式」中選擇檔位。

2. 創建助手¶

進入 設置 → Agent 團隊：

• 開始對話：通過聊天設計助手。
• 手動新建：直接填寫完整配置。

實用初始團隊通常包含一個 Leader（規劃、分派、驗收）和一個或多個執行成員（編碼、測試、評審、文檔等）。

3. 組建團隊¶

點擊頁面左側懸浮 團隊 按鈕，在工作臺導航欄點擊 +：

1. 從助手列表添加成員（同一助手可添加多次）。
2. 指定且僅指定一個 Leader。
3. 輸入團隊名稱並選擇 Workspace。
4. 選擇是否允許用戶直接與普通成員通信。
5. 點擊 創建並啓動。

4. 向 Leader 描述目標¶

將完整目標發送給 Leader。Leader 拆分任務、分派成員、接收進度並驗收產出。團隊策略允許時，也可直接與某個普通成員溝通。

協作機制簡述¶

Leader 通過團隊工具創建任務並分派給具體成員實例；成員在自己的 Session 中執行任務，回報進行中、已完成或失敗狀態；進度和結果自動通知 Leader。成員共享 Workspace，但不共享聊天上下文。助手加入團隊時會生成配置快照；之後編輯助手模板不會熱更新已運行成員，需移出舊成員並重新添加以應用新配置。

適用場景與注意¶

適合誰： 需要在 DSH 內按角色拆分模型與工具、並行觀察多路 Agent 輸出、在同一代碼 Workspace 上協作的開發者或團隊。例如架構規劃用高能力模型、編碼用專用模型、提交信息用輕量模型，同時保持 Leader 上下文不被實現細節填滿。

使用前注意：

• 插件以當前 DSH 進程權限運行，安裝前應查閱 GitHub 源碼 與 MIT 許可證，確認符合你的安全與合規要求。
• 「變更」頁籤要求所選 Workspace 本身是 Git 倉庫；普通目錄仍可瀏覽文件。
• 從 Workspace 外選擇的文件會複製到 .agent-team/uploads/，供 Agent 穩定讀取。
• MCP 憑據保留在 Harness Profile 中，助手模板只保存允許使用的 Server 名稱。
• SkillHub 社區目錄（https://www.skillhub.cn）爲獨立站點，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係；DSH 生態遵循「一切皆插件」理念，Agent Team 是其中面向多 Agent 協作的工作流擴展。

相關鏈接¶

• SkillHub 目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/limuyang2/agent-team
• GitHub 倉庫：https://github.com/limuyang2/agent-team
• npm 包：https://www.npmjs.com/package/@limuyang2/dsh-agent-team