11 月 4 日那天，有 154 萬人打開了 DeepSeek Harness。不管你用的是哪個 agent 助手，裏面有多少功能是別人寫的插件？
Harness 是 DeepSeek 今年 8 月 13 日推出的 agent 應用，9 月 29 日出了桌面版。它跑在你自己的電腦上，瀏覽器就是它的界面：你打開它，給它一個任務。它接着調模型、跑工具，把任務做完。11 月 5 日晚，DeepSeek 的產品團隊公佈了它的第一組數字：11 月 4 日的每日活躍用戶是 154 萬，而且只算了走官方 API 的用戶，接第三方 API 的人還沒算進去。
9 月 30 日的七日均值還是 27.1 萬，五週後的 11 月 4 日，單日數字到了 154 萬，約 5.7 倍。同一批數字裏還有一組：這些用戶一天要消耗約 92 萬億個 token，第三方插件已經有約 35,000 個，而且約 60% 的活躍用戶裝過或自己寫過至少一個插件。
這組數字真正說明的事，不是 DeepSeek 的模型又變聰明了。模型本身的差距正在縮小，因爲各家手裏的模型已經夠用，真正拉開距離的，是模型外面那一圈別人給 Harness 寫的插件。
這裏說的插件，不是給聊天框加一個按鈕那種小東西。Harness 的插件是一個完整的應用。官方舉的例子裏，有一個創作者工作臺。它把靈感筆記、寫稿、封面設計和分鏡放在同一個界面。另一個是設計插件，它把設計和文案打磨合在一起。第三個是閱讀插件，幫你讀論文、劃重點、翻譯和記筆記。這三個插件能做的事，已經可以頂掉官方自己內建的功能。
所以增長的邏輯變了。以前一個 agent 工具好不好用，看的是它自己的模型和功能。現在 Harness 的用戶有一多半已經在用第三方插件，這個工具好不好用，很大程度上要看別人給它寫了什麼。DeepSeek 自己也看明白了這一點，所以它在準備一個官方插件市場，還要給插件作者發 token 額度一類的支持，只是上線日期還沒公佈。
92 萬億這個數還可以再算一步。我自己拿它除以 154 萬，大概是每個每日活躍用戶一天燒掉約 6,000 萬個 token。這不是官方公佈的人均數，只是一個量級的估算，但是它說明了一件事：agent 不是在替你聊幾句天，而是在替你做一整天的工作，所以花的算力跟聊天完全不是一個量級。
但是生態長得越快，安全那一面的事就越實在。插件是第三方寫的代碼，它跑在你的 agent 裏，用的是你的權限，讀的是你交給 agent 的文件。Harness 自己的安全說明寫得很直接：這個軟件還沒有通過安全審計，不應該把它當成安全、能直接用在生產環境裏的東西。它還寫了，這個項目能執行模型生成的代碼和命令，也能加載第三方插件。它能接觸到的東西，包括網絡、進程、憑據和文件。交到它手裏的，它都能碰到。
插件可以裝，但是 35,000 個也沒人能把每個插件的代碼讀完再裝。所以裝之前先看它要讀哪些文件、要調哪些工具。這一步不要省，因爲裝完之後它就用你的權限在跑了。帶着真憑據的工作，先別交給還沒通過安全審計的 Harness，等官方市場和審查機制出來之後，再看這套審查管不管用。
往遠了看，agent 工具的競爭已經換了賽場：模型人人都有，差別在誰的生態裏裝着你要用的東西。生態一旦長起來，審查、抽成和惡意插件這些問題都會跟着來。如果這篇對你有用，請訂閱或收藏這個博客。我會繼續分享 AI、安全和開源方面自己動手查過、用過的東西。插件市場上線之後，我再寫一篇它到底管不管用。
來源：DeepSeek 產品團隊 11 月 5 日晚公佈的數字，Bloomberg 與南華早報 11 月 8–9 日報道，數字原帖見 https://x.com/Fangzm168/status/2119773866260103170 ；安全說明見 https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/blob/master/SAFETY.md