Kimi WebBridge for DeepSeek Harness

DeepSeek Harness(DSH)的生態以“一切皆插件”爲核心理念。在開發需要訪問真實瀏覽器環境的智能體時,保留登錄會話、執行頁面操作是常見需求。下面介紹的是 Bernardxu123 維護的 dsh-kimi-webbridge 插件,它通過本地運行的 Kimi WebBridge 守護進程,將 DSH 智能體的能力延伸到用戶的真實瀏覽器中。

核心功能

該插件通過本地 Kimi WebBridge 守護進程,爲 DSH 提供了 16 個工具,覆蓋瀏覽器的導航、交互、截圖、腳本執行及網絡監控等能力。

  1. kimi_webbridge_navigate: 打開 URL,在首次使用時設置標籤組名稱。
  2. kimi_webbridge_find_tab: 根據 URL 重新選中任務標籤頁,支持 active:true 借用當前標籤頁。
  3. kimi_webbridge_list_tabs: 列出當前會話的所有標籤頁。
  4. kimi_webbridge_snapshot: 讀取頁面可訪問性樹(包含 @e 元素引用)。
  5. kimi_webbridge_click: 點擊元素(支持 @e 引用或 CSS 選擇器)。
  6. kimi_webbridge_fill: 向輸入框、文本域或富文本編輯器輸入內容。
  7. kimi_webbridge_evaluate: 在頁面中執行 JavaScript(支持異步)。
  8. kimi_webbridge_cdp: 透傳 Chrome DevTools Protocol(高級用法)。
  9. kimi_webbridge_screenshot: 對標籤頁或單個元素截圖,返回文件路徑。
  10. kimi_webbridge_network: 捕獲或檢查標籤頁的網絡請求。
  11. kimi_webbridge_upload: 向 <input type=file"> 上傳文件。
  12. kimi_webbridge_save_as_pdf: 將當前頁面渲染爲 PDF,返回文件路徑。
  13. kimi_webbridge_close_tab: 關閉當前標籤頁。
  14. kimi_webbridge_close_session: 關閉整個標籤組(僅按需執行)。
  15. kimi_webbridge_status: 檢查守護進程或擴展的健康狀態。
  16. kimi_webbridge_start_daemon: 當守護進程不可用時自動啓動。

安裝與啓用

首先需要安裝 DeepSeek Harness (DSH) 環境並確保已安裝 Kimi WebBridge 守護進程(版本 v1.11.6)。

  1. 在終端中執行以下命令安裝插件:
dsh plugin --profile demo add github:Bernardxu123/dsh-kimi-webbridge
  1. 安裝完成後,啓動 DSH Web 交互模式:
dsh --profile demo web

典型用法

安裝並啓動後,智能體即可使用上述工具。例如,你可以讓智能體打開一個網頁,讀取內容並截圖。

  1. 對智能體提問:“打開 example.com,告訴我頁面上有什麼,並截圖。”
  2. 智能體會執行以下操作:
    - 打開一個標籤組(使用你指定的語言命名)。
    - 通過 snapshot 讀取頁面內容。
    - 通過 screenshot 保存圖片並展示給用戶。

適用場景與注意

該插件要求 DSH 在 0.1.0-rc.7 版本上運行,並依賴 Node.js 18+。

  • 已知問題:在 dsh 0.1.0-rc.7 中,如果 pnpm 出現罕見的臨時失敗,插件條目可能會殘留在 dsh.profile.bundles 中,導致 profile 啓動失敗並報錯 cannot resolve profile bundle "dsh-kimi-webbridge"。恢復方法爲編輯 profile 的 package.json,刪除 dsh.profile.bundles 中的 dsh-kimi-webbridge 條目,然後重新啓動。
  • 文件結構:安裝時僅會複製運行時文件(index.js, cordis.patch.yml, READMEs, LICENSE),倉庫中的 docs/ 和 tests/ 不會安裝。
  • 操作系統支持:插件在 Windows 上已測試,macOS/Linux 的代碼路徑已支持但尚未經過完整驗證。

總結

通過這個插件,DeepSeek Harness 的智能體可以安全地操控用戶的真實瀏覽器。所有操作均通過本地守護進程進行,數據不經過第三方服務,實現了真實會話的複用。

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