前言¶
在 DeepSeek Harness（DSH）裏做 Android 操作時，常見做法是 adb 截圖加點按：屏幕理解、下一步點哪裏、點錯了怎麼糾，都壓在主對話模型上。短流程還能撐，跨 App、多分支、長鏈路就容易漂。Google 開源的 ARTEMIS 把元素定位（無障礙樹、OCR、視覺兜底）、Flash/Pro 兩檔執行、執行前校驗和軌跡回放做成一套移動 agent；社區插件 dsh-plugin-artemis（維護者 coolluo，分類：工作流）負責通過 MCP 把它接進 DSH，並補上「一次工具調用等到任務結束」的交互。下面介紹它是什麼、怎麼裝、怎麼用。
這是什麼¶
一句話：你說一句自然語言任務，ARTEMIS 在真機或模擬器上分步執行，DSH 通過插件拿回結果、截圖和逐步 trace。
插件不打包 ARTEMIS 本體，只啓動其 MCP 服務並暴露五個 artemis_* 工具；輕量 adb 點按仍可用其它工具，需要「專職司機」跑複雜 Android 流程時用本插件。
和裸 adb、和 ARTEMIS 原生 MCP 的差別¶
裸 adb 類工具把「看懂屏幕、決策、糾錯」留給主模型；ARTEMIS 在 agent 側系統化完成這些步驟。兩者可並存：簡單點按繼續 adb，複雜任務交給 ARTEMIS。
ARTEMIS 自帶的 MCP 裏 mobile_run_task 異步返回 trace_id，調用方需自行定時輪詢。本插件在 artemis_run_task 內輪詢 mobile_manage_task（默認等待 120 秒，可配），結束一次性返回 result / error 等；超時則返回 status:"running" 與 trace_id，由 artemis_task 續收，避免重複提交。還支持 exec.signal 取消、截圖經 DSH attachment store 進模型上下文，並附帶 skills/artemis/SKILL.md 指導模型選 Flash/Pro 與排障順序。
核心功能：五個工具¶
| 工具 | 作用 | 關鍵參數 |
|---|---|---|
artemis_run_task |
派發任務並在同一次調用內等到結束 | task、model（Flash/Pro）、device_serial、wait_seconds |
artemis_task |
收結果、中止或中途指導 | action、trace_id、instruction、release_loop |
artemis_device_state |
查看設備層級或截圖 | view_type、device_serial |
artemis_trace |
回放 trace：摘要、搜索、單步、動作疊加圖 | action、trace_id、step_number |
artemis_doctor |
環境自檢（含 ARTEMIS mobile_diagnose），可嘗試修復 |
attempt_fix、probe_device、launch_avd、restart_server |
典型對話形態（README 示例）：
你: 打開設置 → 電池，讀出當前電量
DSH → artemis_run_task("打開設置→電池，讀出電量")
└─ ARTEMIS: 截圖 → 無障礙樹 → 點設置 → 點電池 → 讀數值 → 校驗
DSH: 電量 53%，共 6 步，用時 41s（trace 可回放）
前置條件¶
安裝插件前需自行準備 ARTEMIS 運行環境（非插件安裝步驟的一部分）：
| 需要 | 說明 |
|---|---|
| ARTEMIS 源碼 | 克隆 google/artemis，並在配置裏填寫 artemisPath |
| Python 3.12+ 與 uv | ARTEMIS 用 uv 管理環境；也可使用已裝好依賴的 python -m mcp_server |
| adb + Android 設備 | USB 調試真機或已啓動模擬器（adb devices -l 爲 device） |
| 模型 API key | 寫入 ARTEMIS 的 .env：GEMINI_API_KEY 或 OpenAI 兼容的 OPENAI_API_KEY（可配 DeepSeek，見下文） |
| Node 20+ | DSH 要求 |
安裝與啓用¶
包已發佈到 npm（包名 dsh-plugin-artemis）。在 DSH 中執行：
dsh plugin --profile desktop add dsh-plugin-artemis
將 artemisPath 指向本地 ARTEMIS 源碼目錄（含 mcp_server/、pyproject.toml），例如在 profile 的 cordis.patch.yml：
- insert:
- id: dsh-artemis
name: 'dsh-plugin-artemis'
config:
artemisPath: 'D:\Projects\artemis'
重啓 DSH 後對模型說「用 artemis 看看設備」，或調用 artemis_doctor 驗證環境。
配置項（插件側）¶
| 字段 | 默認 | 說明 |
|---|---|---|
artemisPath |
'' |
ARTEMIS 源碼目錄 |
command / args |
'' / [] |
顯式啓動命令；留空則嘗試 uv run artemis mcp → python -m mcp_server |
env |
{} |
傳給 MCP 進程的額外環境變量 |
defaultModel |
Flash |
默認執行檔 |
defaultDeviceSerial |
'' |
默認設備 serial |
defaultWaitSeconds / maxWaitSeconds |
120 / 600 |
輪詢等待預算 |
pollIntervalMs |
3000 |
輪詢間隔 |
callTimeoutMs / startupTimeoutMs |
120000 / 180000 |
單次調用與首次握手超時 |
provideSkill |
true |
是否註冊自帶 skill |
改 ARTEMIS 的 .env 後，可調用 artemis_doctor({ restart_server: true }) 重連 MCP，無需重啓整個 DSH。
典型用法：DeepSeek Flash 替代 Gemini¶
ARTEMIS 需要能看屏幕的多模態模型，README 說明可用 DeepSeek 的 deepseek-flash（OpenAI 兼容接口）。
1、在 ARTEMIS 的 .env 中配置：
OPENAI_API_KEY=sk-你的DeepSeek key
OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com
2、在 config/artemis.jsonc 中將 default、nodes.object_detector、nodes.hopper 等路由改爲 openai / deepseek-flash，並按文檔關閉 video_analyzer、調整 flash/pro 的 explorer 模式；完整項見倉庫 docs/USING-DEEPSEEK.md。
3、注意兩處坑：agent.flash.step_summarizer 需設 "enabled": false，否則會誤建 Gemini 客戶端；若 key 改後不生效，可在插件配置中加 env: { ARTEMIS_STANDALONE: '1' } 繞開 ARTEMIS 常駐 daemon。
排障與限制¶
任何報錯可先跑 artemis_doctor；任務失敗可用 artemis_trace({ action: "view_summary", trace_id }) 看逐步動作，或查看返回中的 stderr_log / stdout_log。README 列出了 MCP 起不來、空 key 行被誤判爲已配置、無設備等常見現象與處理。
已知限制包括：僅 Android（無 iOS）；任務 token 消耗在 ARTEMIS 側模型調用；一個 DSH profile 共享一個 MCP 進程；插件以當前 DSH 進程權限運行，安裝前應閱讀 MIT 許可的插件倉庫 與 Apache-2.0 的 ARTEMIS 源碼及許可證。
維護者在 Windows 11 + Android 模擬器 + DSH 0.2.1-rc.2 上驗證了安裝、五工具發現、artemis_run_task 與 trace 回放等路徑；真機 DeepSeek Flash 下「設置 → 電池 → 讀電量」約 5 步、28 秒量級（換模型後定位精度可能弱於 Gemini 生態下的官方 benchmark 表現）。
結尾¶
dsh-plugin-artemis 把 Google ARTEMIS 以 MCP 形式接入 DSH，用 artemis_run_task 把異步移動 agent 收成同步工具調用，適合需要自然語言派發、可驗證步驟與 trace 回放的 Android 工作流。插件目錄頁：skillhub.cn/plugins/coolluo/dsh-plugin-artemis；源碼與完整說明：github.com/coolluo/dsh-plugin-artemis。DSH 社區插件目錄爲獨立站點，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係。
