在 DeepSeek Harness 中使用 LithosAI

开始之前

安装 DeepSeek Harness，在 API Key 页面创建 key，并在模型页面选好模型。

DeepSeek Harness 目前是开发者预览版，配置格式可能随版本变化。以下步骤在 0.2.0-rc.2 和 0.2.1-rc.2 版本上测试过。

设置 API key

在启动 DeepSeek Harness 的 shell 中，把 key 设为环境变量：

export LITHOSAI_API_KEY="your-key"

桌面端会读取登录 shell 的环境变量，所以要把这一行加到 ~/.zshrc，然后重启应用。在下一步配置好 LithosAI 之后，也可以改在 设置 → 模型 中填写 key：编辑 LithosAI，填入 key，然后选择保存。DeepSeek Harness 会把它存到 ~/.dsh/.credentials.yaml。

配置 LithosAI

以下配置以 moonshotai/Kimi-K3-fast 为例。按你运行 DeepSeek Harness 的方式，把配置添加到对应的 profile：

dsh web：~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml
桌面端：~/.dsh/profiles/desktop/cordis.patch.yml
dsh headless：~/.dsh/profiles/headless/cordis.patch.yml

llm-pi-ai 是 DeepSeek Harness 接入第三方模型服务商的插件。DeepSeek Harness 自己也会写这个文件，比如在你切换模型或推理等级时。如果文件里已经有 llm-pi-ai 条目，不要再新增一个，只把 lithosai: 这一段复制到该条目的 providers 下。如果已经有 agent-default-model 条目，直接修改该条目。按所用模型设置 token 上限。

DeepSeek Harness 配置

cordis.patch.yml

- id: llm-pi-ai
  config:
    providers:
      lithosai:
        displayName: LithosAI
        apiKeyEnv: LITHOSAI_API_KEY
        api: openai-completions
        baseURL: https://api.lithosai.cloud/v1
        compat:
          supportsReasoningEffort: true
          maxTokensField: max_tokens
        models:
          - id: moonshotai/Kimi-K3-fast
            name: moonshotai/Kimi-K3-fast
            contextWindow: 1048576
            maxTokens: 32768
            reasoningEfforts:
              low: low
              high: high
              max: max
- id: agent-default-model
  config:
    provider: lithosai
    model: moonshotai/Kimi-K3-fast
    reasoningEffort: high

要添加其他模型或速度档位，复制 providers.lithosai.models 下的条目，把 id 和 name 设为模型目录中的模型 ID，并按该模型调整 contextWindow 和 maxTokens。重启 DeepSeek Harness 使配置生效。

开始对话

用你配置好的 profile 启动 DeepSeek Harness。Web UI：运行以下命令：

npx @deepseek-ai/dsh web

Web UI 会在浏览器中打开。如果没有自动打开，请打开命令输出的 URL，其中带有访问 token。桌面端：直接打开应用即可。如果出现欢迎页，选择 添加 API Key，再选择 稍后配置，不需要 DeepSeek 账号。Headless：在项目目录下运行，把任务作为参数传入。DeepSeek Harness 输出回答后退出。

npx @deepseek-ai/dsh headless "总结一下这个仓库"

模型与推理强度

模型与速度档位：打开输入框中的模型菜单，选择模型。
推理强度：在同一菜单中选择 推理等级，再选 Low、High 或 Max。配置里的初始值是 High，之后你选择的等级会成为新的默认值。
Headless：没有菜单。在 headless profile 的 agent-default-model 条目中修改 model 和 reasoningEffort。

所有 Agent 通用的问题见常见问题。

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