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4 posts tagged with "DSH"

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· 9 min read

沙箱不是某项具体技术,而是一类手段的总称:让一段代码在受限范围里运行,触及不到范围之外的东西。操作系统隔离进程、浏览器限制网页脚本、云上租户之间做资源隔离、给 AI Agent 的执行能力加一道边界——沙箱要回答的,都是同一个问题。

  1. 工具层自检:在框架自己的工具函数里拦截;约束的是工具输入,不是整个运行环境
  2. 操作系统隔离:把规则装进内核(Linux 用 bubblewrap + Landlock,macOS 用 sandbox-exec,Windows 用受限令牌 + AppContainer),所有派生进程都受内核监督
  3. 完全隔离:容器 / 虚拟机 / 远程沙箱,与宿主机物理隔离,宿主只暴露有限的受控接口

判断用哪种方式,取决于执行者是谁——约束要放在执行者够不着的地方。DeepSeek Harness 同时采用前两种,在同一个宿主文件系统上落地:策略中心统一管规则,文件工具先解析真实路径再判断,命令执行由 sandbox service 用启动器把规则装进内核。约束可以失败,但不可以被静默绕过

· 10 min read

AI Agent 沙箱不是普通容器/虚拟机,是融合隔离 + 策略 + 审计的复合底座。

  1. 本质:毫秒级轻量隔离 + 实时动态权限中枢 + 端到端审计追溯,三位一体。
  2. 演进:四代演化——1990s Apple 沙盒 → VM (VMware) → Docker → 微虚拟机 (Firecracker/gVisor)。
  3. 裸奔代价:四大黑天鹅——权限越界、算力雪崩账单失控、概率性失败、审计黑箱。
  4. 三大支柱:最小权限执行域 + 毫秒级快照回退 + 全链路溯源。
  5. 四层技术栈:隔离层 / 策略控制层 / 状态管理层 / 可观测层。
  6. 2026 趋势:自适应能力图谱 + 硬件 TEE (SGX/SEV) + OASIS 协议标准化。
· 6 min read

裸装的 DeepSeek Harness 是毛坯房,介绍一些不错的插件补齐 Agent 该有的样子。

  1. 先装市场dsh-market 是入口,装完才谈得上装别的
  2. 补基础设施:侧边栏(文件 / 终端 / Git / 子任务)优先级最高
  3. 控成本:余额查询 + 限额熔断,涨价后这是刚需
  4. 加能力:视觉模型接入、会话跨工具双向迁移
  5. 做排查:上下文查看器暴露轮次 / 压缩 / token 构成
  6. 提效率@ 文件引用增强、Skills 管理、皮肤市场
  7. 生态现状:近千款插件重复率极高,筛选成本大于安装成本
· 9 min read

DeepSeek Harness 把 AI 编程工具的每个组件都做成可插拔插件——模型适配器、工具注册、日志,连 AI 循环本身都能换。

  1. 定位:可拆装重组的 Agent 平台骨架,"成品车" vs "开源引擎 + 配件市场"
  2. 核心:连 AI 循环都是插件,4 层可替换 + seam 设计一处替换全局生效
  3. 标志:日志即真相,AI 看到的字节从账本重算,runtime 断言强制
  4. 适合:平台团队 / 合规重行业 / 多模型 A/B 测试;普通用户用 Codex / Claude Code 扩展够用
  5. 现状:0.1.0-rc.5 Preview,可接入绝大数模型,第三方插件鱼龙混杂,权限过大
  6. 设计模式:可逆副作用 / 类型化事件 / 文档生成 + 完整性守卫 / 防御式加载 / UI 订阅事件