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AI 编码 Agent 正在从“写代码”走向“理解任务、交付工程”。但在 RTC、RTM、语音 Agent 这类横跨客户端、服务端和鉴权的场景里，难点从来不是模型会不会写。

直接让 Agent 写一段实时通话代码，给出的往往是结构完整、细节过时的实现：方法名对了大半，初始化顺序错了，包名是旧的，Token 凭印象填写。这只是在复述训练数据里那个被平均过的版本，而 SDK 的迭代远比模型的训练快。

DeepSeek Harness（下称 DSH）是 DeepSeek 开源的 Agent Harness，采用插件化架构，模型、工具、运行能力都按 profile 组合。

声网现已推出面向 DSH 的 dsh-agora 插件：装上之后，你在 DSH 里用自然语言描述声网开发任务，Agent 会自己找到对应的产品路径、官方 Quickstart 和接入说明。

一个插件，覆盖声网全线

dsh-agora 覆盖了常见的声网开发场景：

• 对话式 AI / 语音 Agent：AI 语音助手、AI 口语陪练、语音客服等

• 音视频 RTC：一对一与多人通话、直播、屏幕共享

• 消息与信令 RTM：实时消息、在线状态、通知

• 云端录制：服务端录制会话

• 服务端与鉴权：生产环境 Token 生成、跨产品协同

• 声网 CLI：登录、建项目、环境写入、就绪检查、自动化

开发者不需要先判断应该从哪一套产品文档开始，Agent 会帮忙进行快速选择，让开发体验更加丝滑。

快速安装

前置条件

• 本地已安装并可以运行 DeepSeek Harness，终端能够执行  dsh ；

• 真正运行声网项目时，需要声网账号，以及对应项目的 App ID、Token 等配置；

• 以下命令以 DSH 的 web profile 为例。

1.安装插件

在终端运行：

如果出现 ERR_PNPM_ADDING_TO_ROOT ，在命令后加入 -w 即可

2.重启 profile

=Web UI 默认地址为  http://127.0.0.1:3080/ 。重启后在 Skill 列表里确认 agora 已出现并可用。

3.可选：检查 profile 配置

安装成功时，输出里应包含 dsh-agora 对应的 bundle 和 id: agora-skills 这行。

直接开始一个任务

1.在终端运行以下命令即可打开 DeepSeek Harness 网页（http://127.0.0.1:3080/）

2.打开网页后，即可在 DSH 通过自然语言即可进行沟通交流，如“帮我做一个声网的语音 Agent ”

对于这类请求，Agent 会先查找对话式 AI 对应的 Quickstart、架构与鉴权说明。如果当前项目还没有可运行基线，它会优先从官方示例开始，再继续处理现有项目的接入。

在声网 SSO 登录之后，填写对应项目的 App ID、Token 等配置，即可通过 http://localhost:3000/ 打开首个智能体demo。

当然，开发者也可以尝试其他的内容，比如给现有项目补一个带 Token 鉴权的一对一视频通话，或者把一个一对一语音 demo 改成多人语音聊天房。只需要用自然语言说清楚你要的结果，剩下的交给 Agent 即可。

版本与使用说明

本文核对的版本：

• dsh-agora 插件：0.2.8

• DeepSeek Harness：0.1.0-rc.7

• 声网 Skill：1.8.1

DeepSeek Harness 目前仍处于 Developer Preview 阶段，后续可能出现兼容性变更。正式安装或升级前，建议先确认 DSH 与 dsh-agora 的版本，并在测试 profile 中完成验证。

声网 CLI 不是安装或使用本插件的必选项，但真正运行项目时仍需按声网控制台和官方文档准备 App ID、Token 等配置。请不要把 App 证书或其他敏感凭据写入客户端代码、公开仓库、截图或日志。

立即体验

• dsh-agora：https://github.com/AgoraIO-Community/dsh-agora

• npm：https://www.npmjs.com/package/dsh-agora

• 声网 Skill：https://github.com/AgoraIO/skills

• DeepSeek Harness：https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness