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DeepSeek Harness 开源后遭安全漏洞质疑及功能测试不足争议，内部正组建对标产品团队。
DeepSeek 于近期开源的 AI Agent 框架 DeepSeek Harness 引发关注与争议。知情人士透露，DeepSeek 正组建专门团队对标 Claude Code，旨在通过内部闭环将模型能力转化为可执行真实任务的智能体产品。然而，该框架在安全性与功能表现上均面临挑战。安全审计发现其存在配置注入、虚拟机逃逸及提示词注入等四个漏洞，其中提示词注入可触发端到端攻击，导致运行时出现“信任危机”。此外，实测表明尽管 Harness 集成了视觉模型，但在处理涉及具体人物身份和网络流行语的复杂任务时表现失准，难以可靠识别网络梗图，开发者需额外增加复核步骤以确保准确性。
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DeepSeek Harness 开源后遭安全漏洞质疑及功能测试不足争议，内部正组建对标产品团队。
知情人士透露 DeepSeek 正组建专门团队对标 Claude Code，旨在将模型能力转化为可执行真实任务的智能体产品。
框架主打一切皆插件，集成视觉模型 V4-Flash-Vision-Exp，测试显示其处理网络梗图能力不足。
安全审计发现配置注入、虚拟机逃逸及提示词注入等四个漏洞，其中提示词注入可触发端到端攻击。
2 条报道知情人士称，DeepSeek 内部正组建 Harness 团队，对标 Claude Code，开发代码智能体产品 DeepSeek Code Harness。DeepSeek 资深研究员陈德里证实该团队将专注于 Harness 方向的产品与研究。此次招聘开放了 Harness 产品经理和研发工程师两个关键岗位，工作地点限北京海淀区融科资讯中心。岗位描述强调"Model + Harness = Agent"，旨在将模型能力转化为能进入真实工作流的智能体产品。DeepSeek-TUI 等社区开源项目的兴起表明开发者已具备使用 DeepSeek 代码智能体的基础，而官方组建 Harness 团队意味着准备亲自下场，通过内部闭环将真实开发任务作为模型进化的反馈源，补齐从模型到行动的关键中间层。
DeepSeek Harness 开源仅三周，GitHub 相关公开仓库超 700 个。该框架主打“一切皆插件”，支持模型、工具及界面的替换组合，旨在提升大模型执行任务的效率。测试显示，尽管 DeepSeek Harness 集成了视觉模型 V4-Flash-Vision-Exp，能准确识别图片中人物服饰变化及叙事逻辑，但在理解网络梗图（如“滑动变祖器”）时表现失准：面对未提供背景信息的图片，模型会自行补全缺失称号并猜错人物身份；即便输入真假混杂的背景信息，模型仍对无法从图像直接验证的内容保持怀疑，却对自己生成的推测答案缺乏同等谨慎。测试表明，仅靠 Harness 原生工具难以可靠处理涉及具体人物身份和网络流行语的复杂任务，开发者需通过插件或自定义工作流来增加复核步骤，以确保回答的准确性。
DeepSeek Harness 安全审计发现 DSH 存在四个漏洞，包括配置注入、虚拟机逃逸、subprocess 远程代码执行及提示词注入。其中，提示词注入可触发端到端攻击。该审计通过四个 PoC 揭示了 Agent 运行时面临的“信任危机”。
DeepSeek Harness 采用沙箱隔离策略以保障 AI Agent 执行安全，防止其因拥有命令运行和文件写入权限而实施删库、泄密或执行恶意代码等风险行为。该章节重点解析进程隔离机制与平台实现细节，强调缺乏安全边界的 Coding Agent 存在重大安全隐患，将其比作定时炸弹。