Agent 产品的护城河会是什么？
这两天全网都在聊 dsh，dsh 的插件理念很神奇，有不少惊艳的地方。

插件其实不是个新东西，插件就是可扩展可动态插拔的体系，例如 openclaw 其实也是插件理念。

但 dsh 有意思的是把这种插件理念做到极致，“一切皆插件”，可以利用插件定制皮肤，定制 UI，定制模型，定制工具，定制沙箱等等，甚至 loop 也能定制，总之一切用到的看到的甚至看不到的基本都可以通过插件来定制和扩展。

这很有意思，引发我思考几个问题：
1. dsh 这么灵活，但会这么用的人多吗？是不是就是少数极客用户和程序员
2. dsh 出来了，对现在几家大厂的 AI Work 有什么影响
3. dsh 是开源且高度可扩展的，各个 Agent 都可以借鉴和使用，那到最后，Agent 比拼的是什么，这个行业的护城河是什么？

我的判断是：模型和工具生态。

目前的共识是 Agent 是一个明确的方向，巨头都下场做 Agent，但有自家自研模型且模型有影响力的厂商会是优势。各家模型有擅长的事情也有不擅长的领域，因此 harness 一定是需要根据模型能力做适配的，并且需要随模型能力的迭代不断调整，因此 Agent 产品能力长期来看还是得拼模型，自家模型训练过程中适配 harness，这个效率和效果能做到相对更极致。

另一个是工具生态。什么是工具生态？Agent 产品是要真正能把任务落地交付，需要用到很多不同的工具，除了基础的 read/write/bash 等系统级工具外，还有读写文档工具，写 PPT 工具，知识库工具，访问浏览器工具，工作台工具等等，这些工具是 Agent 交付任务的最后一公里，如果这一环没有趁手的工具，那前面再强大的模型也没用，没法把事情完成。

而这里的部分工具，例如文档、浏览器、会议、IM 等，恰恰是大厂之前几十年在拼抢的阵地，所以上个阶段的胜利，在这个阶段仍然有优势。

另外还有一点，那可能就是产品体验的打磨。例如怎么让用户和 Agent 的对话做得丝滑，怎么把关键信息高效呈现给用户，怎么把体验做得能让用户沉浸和聚焦在解决问题的诉求上等等

Agent 产品的游戏才刚开始没多久，这次的游戏迭代速度会比以往要快上很多倍

deepseek ai harness