企业官网建设流程全解析

1. 为什么局域网里需要一个“不联网”的 AI Agent 平台？

最近在某高校实验室做边缘智能项目时，团队反复被同一个问题卡住：想让几个学生用 DeepSeek 的模型跑 Agent 流程做课程设计，但一开 WebUI 就弹出“需联网验证 token”；本地部署的 Ollama 模型又不支持多 step 的 tool calling 和 memory 管理；自己手写 LangChain 脚本？三天写完，两天调试，一天改 bug——最后发现连最基础的“调用本地 Python 工具查天气”都得手动 mock 返回值。

这时候我翻到 DeepSeek 官方 GitHub 上那个被星标 3200+ 次的仓库：DeepSeek-Harness。它不是模型，也不是 UI，而是一个极轻量、纯 Python 实现的Agent Runtime 核心框架——没有前端、不依赖云服务、不强制注册账号、所有调度逻辑都在本地进程内闭环。更关键的是，它的设计哲学非常“老派务实”：只管三件事——接收用户 query、按 plan 调用工具（可以是 shell 命令、Python 函数、HTTP 接口）、把结果组装成自然语言返回。不碰模型加载，不搞分布式训练，不卷 RAG 架构，就专注把“Agent 的骨架”搭稳。

而 Docker 的价值，恰恰在于把这种“骨架”变成可复制、可隔离、可迁移的标准化单元。我们不需要在每台学生电脑上装 Python 环境、配 conda channel、解决 protobuf 版本冲突；也不用担心某人升级了 PyTorch 导致 harness 启动失败；更不用为“为什么我的 Mac 跑得好好的，Windows 同学却报错 OSError: [WinError 193]”这种问题开两小时线上会议。

所以，“Docker 部署 DeepSeek Harness”这件事的本质，不是为了炫技，而是为了解决一个真实场景下的三个刚性需求：

• 环境一致性：同一份配置，在 Ubuntu 服务器、MacBook M3、甚至树莓派 5 上启动后行为完全一致；
• 网络可控性：所有通信走局域网 IP + 端口，不发任何请求到公网，模型权重和工具代码全在内网流转；
• 职责分离性：Harness 只做调度，模型由 vLLM 或 Ollama 托管，工具由独立服务提供，彼此通过 HTTP/IPC 解耦——这才是真正可维护的 Agent 架构。

提示：很多人误以为“部署 Agent 就是部署大模型”，其实恰恰相反。DeepSeek-Harness 的核心价值，是在模型之上加一层“可编程的操作系统”。就像 Linux 不等于 CPU，Harness 也不等于 DeepSeek 模型——它让你能用 YAML 写“Agent 程序”，而不是靠 prompt 工程硬凑。

我试过直接 pip install deepseek-harness 在本地跑 demo，确实 5 分钟就能看到效果。但一旦加入自定义工具（比如调用本地 SQLite 查课程表、执行 curl 获取教务系统课表接口），环境依赖就开始爆炸式增长。而用 Docker，你只需要在Dockerfile里写清楚：“我要 Python 3.11、requests、pydantic、sqlite3、以及我自己的 tools/ 目录”，剩下的交给镜像构建引擎。这背后省掉的，是数不清的“pip list 对比”和“requirements.txt 版本锁死”。

2. DeepSeek-Harness 的真实能力边界与常见误解

在动手写 Dockerfile 之前，必须先厘清 DeepSeek-Harness 到底“能做什么”和“坚决不做什么”。官方文档写得克制，但社区里大量失败案例，根源都是对它的定位理解偏差。

2.1 它不是模型服务，而是 Agent 编排器

这是最容易踩坑的一点。DeepSeek-Harness 自身完全不加载模型、不处理 tokenization、不实现 inference。它只做三件事：

1. 接收结构化输入：一个 JSON payload，包含query（用户问题）、tools（可用工具列表）、model_endpoint（指向外部模型服务的 URL）；
2. 执行 Plan-Execute-Observe 循环：调用 LLM 生成 tool call → 解析参数 → 调用对应工具 → 收集返回 → 再次提交给 LLM → 直到生成最终 answer；
3. 返回结构化输出：包含final_answer、steps（每步的 tool name + input + output）、tool_calls（原始调用记录）。

这意味着：你必须提前准备好一个运行中的模型服务。它可以是：

• vLLM 托管的 DeepSeek-V2-Chat（推荐，吞吐高、支持 streaming）；
• Ollama 运行的 deepseek-coder:6.7b（适合低配设备）；
• 甚至是你自己用 Transformers + Flask 封装的简易 API（只要返回符合 OpenAI 兼容格式的 response）。

注意：Harness 默认使用 OpenAI 兼容的/v1/chat/completions接口。如果你用的是非标准 API（比如返回字段叫result而不是choices[0].message.content），就必须修改harness/llm/client.py里的解析逻辑——这不是 bug，是设计使然：Harness 把模型抽象成“黑盒函数”，你负责保证输入输出契约。

2.2 它不内置工具，但提供了最灵活的工具注册机制

很多教程教你“如何用 Harness 调用天气 API”，然后贴一段weather_tool.py代码。这没错，但没说透本质：Harness 的工具系统，本质是一个 Python 函数注册表 + YAML 描述层。

你只需做两件事：

• 在tools/目录下写一个 Python 文件，比如db_query.py，里面定义一个带@tool装饰器的函数：

  from harness.tool import tool @tool def query_course_db(course_name: str) -> str: """Query local SQLite database for course information""" import sqlite3 conn = sqlite3.connect("/data/courses.db") cursor = conn.cursor() cursor.execute("SELECT teacher, time FROM courses WHERE name LIKE ?", (f"%{course_name}%",)) result = cursor.fetchall() conn.close() return str(result)

• 在tools/tools.yaml中声明该工具的元信息：

  query_course_db: description: "Query local SQLite database for course information" parameters: course_name: type: string description: "Name of the course to search"

Harness 启动时会自动扫描tools/目录，加载所有@tool函数，并根据 YAML 补充参数校验逻辑。整个过程不依赖任何数据库、不强制用 FastAPI、不绑定特定序列化协议——就是纯 Python 函数调用。

我实测过，在同一台机器上，让 Harness 同时调用三个不同来源的工具：

• shell_tool.py：执行df -h命令获取磁盘空间；
• http_tool.py：向内网另一台 Flask 服务发 POST 请求查课表；
• python_tool.py：直接调用本地 NumPy 计算矩阵特征值。

它们共存毫无压力，因为 Harness 对工具的唯一要求是：能被 Python import，有明确的输入输出类型注解，且返回 JSON-serializable 数据。

2.3 它不提供 Web UI，但留出了最干净的集成入口

官方仓库里没有frontend/目录，也没有npm run dev。这不是疏忽，而是刻意为之。Harness 的设计者认为：Agent 的交互界面，应该由业务场景决定——可能是命令行脚本、可能是企业微信机器人、可能是嵌入到 Jupyter Notebook 的小部件、也可能是学生自己写的 Electron 桌面应用。

它只暴露两个核心接口：

• HTTP API：POST /v1/agents/run，接收 JSON 输入，返回 JSON 输出；
• CLI 工具：harness run --query "帮我查人工智能导论的上课时间"，适合调试和自动化。

这就意味着：如果你想在局域网里快速搭一个“学生能用浏览器访问的 Agent 平台”，最佳实践不是去魔改 Harness，而是另起一个轻量 Web 服务（比如用 Flask 或 FastAPI），在它的后端调用 Harness 的 HTTP API。这样做的好处是：

• Web 层可以加登录鉴权（LDAP 或简单 session）；
• 可以记录每次调用日志到本地文件或 SQLite；
• 可以限制每个 IP 每分钟最多调用 5 次，防滥用；
• 前端完全自由：Vue、React、甚至纯 HTML + JS 都能对接。

我在某公司内部知识库项目中就采用这个模式：前端是 Vue3 单页应用，后端是 80 行 Flask 代码，它只做一件事——接收用户输入，拼装成 Harness 要求的 JSON，转发给http://harness:8000/v1/agents/run，再把 response 渲染成对话流。整个系统上线后，运维同事说：“比维护一个 WordPress 插件还省心。”

3. 从零构建可复用的 Docker 镜像：一份经生产验证的 Dockerfile

现在进入实操环节。下面这份Dockerfile，是我过去半年在三个不同项目中反复迭代、压测、修复后沉淀下来的稳定版本。它不追求最小体积（alpine 会带来 glibc 兼容性问题），也不堆砌花哨功能（比如自动拉取最新模型），而是聚焦于一次构建、处处运行、故障可追溯。

# 使用官方 Python 基础镜像，版本锁定为 3.11-slim-bullseye # slim-bullseye 是 Debian 11，glibc 版本稳定，兼容绝大多数科学计算包 FROM python:3.11-slim-bullseye # 设置工作目录，所有操作在此路径下进行 WORKDIR /app # 复制 requirements.txt 并安装系统级依赖 # 注意：这里只装 harness 本身依赖，模型服务和工具依赖另行处理 COPY requirements.txt . RUN apt-get update && apt-get install -y \ # libpq-dev 是 psycopg2 编译所需，即使你不用 PostgreSQL，也建议保留 libpq-dev \ # gcc 是编译 numpy/scipy 的必需项，slim 镜像默认不带 gcc \ # curl 用于后续健康检查脚本 curl \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* # 安装 Python 依赖，使用 --no-cache-dir 加速构建，--find-links 指向私有源（可选） RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # 创建非 root 用户，提升安全性 # UID 1001 是常见非特权用户 ID，避免容器内进程以 root 身份运行 RUN groupadd -g 1001 -f user && useradd -S -u 1001 -U -m -d /home/user user USER 1001 # 复制 harness 源码（假设你已 fork 并打上 patch） # 生产环境强烈建议指定 commit hash，而非用 main 分支 COPY --chown=1001:1001 . . # 复制自定义工具目录，保持权限一致 COPY --chown=1001:1001 tools/ tools/ # 暴露 Harness 默认端口（8000），便于 docker run -p 映射 EXPOSE 8000 # 健康检查：每 30 秒用 curl 检查 /health 端点，超时 3 秒，失败 3 次即标记为 unhealthy HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s --start-period=5s --retries=3 \ CMD curl -f http://localhost:8000/health || exit 1 # 启动命令：使用 uvicorn，开启 reload 仅用于开发，生产环境务必关闭 # --host 0.0.0.0 是必须的，否则容器内无法被其他容器访问 CMD ["uvicorn", "harness.main:app", "--host", "0.0.0.0:8000", "--port", "8000", "--workers", "2"]

3.1 关键参数选择背后的工程权衡

这份 Dockerfile 里每一行都不是随意写的，背后都有实际踩坑经验：

• 为什么用python:3.11-slim-bullseye而不是alpine？
  Alpine 使用 musl libc，而很多 Python 包（尤其是带 C 扩展的 numpy、pandas、protobuf）在 musl 下编译异常或运行时崩溃。我们曾在一个树莓派项目中用 alpine，结果harness run命令执行到第 7 次就 segmentation fault。换成 bullseye 后，连续运行 72 小时无异常。

• 为什么apt-get install里包含libpq-dev和gcc？
  即使你当前不用 PostgreSQL，psycopg2是 Python 生态中最稳定的数据库驱动，很多自定义工具会依赖它。而gcc是编译numpy的必需项——slim 镜像默认不带编译器，pip install numpy会回退到纯 Python 版本，性能下降 5 倍以上。实测显示，加了gcc后，import numpy速度从 1.2 秒降到 0.15 秒。

• 为什么HEALTHCHECK用curl而不是nc？
  nc（netcat）只能检测端口是否开放，但无法判断应用是否 ready。Harness 启动后，可能还要加载工具、连接模型服务，此时端口已 open，但/v1/agents/run仍会返回 503。而/health端点是 Harness 内置的，它会检查工具加载状态和模型 endpoint 连通性。用curl能真正反映服务健康度。

• 为什么CMD里--workers 2？
  Harness 是 CPU-bound 任务（解析 JSON、调用工具、拼接字符串），不是 I/O-bound。单 worker 在高并发下容易阻塞。测试数据显示：2 workers 时，QPS 从 8 提升到 22；4 workers 时 QPS 反而降到 19（GIL 争用加剧）。所以 2 是性价比最优解。

3.2 requirements.txt 的精简之道

requirements.txt是镜像大小和启动速度的关键。以下是经过裁剪的最小可行集合（基于 harness v0.3.2）：

# DeepSeek-Harness 核心依赖 fastapi==0.115.0 uvicorn[standard]==0.32.0 pydantic==2.9.2 jinja2==3.1.4 # 工具开发常用依赖（按需添加，此处为通用场景） requests==2.32.3 python-dotenv==1.0.1 # 日志和监控（可选，但强烈建议） loguru==0.7.2

注意两点：

• 绝不写deepseek-harness==*或deepseek-harness>=0.3.0。必须锁定具体版本号，如git+https://github.com/deepseek-ai/harness.git@v0.3.2#egg=deepseek-harness。否则某天上游发布 v0.4.0，你的镜像构建就会失败。
• 删除所有dev依赖：black、pytest、mypy这些只在开发机上需要，放进生产镜像是巨大浪费。一个black包会让镜像增大 42MB。

我统计过：用宽松版本号 + dev 依赖的镜像，大小 842MB；用锁定版本 + 精简依赖后，降至 317MB，构建时间从 6 分 23 秒缩短到 1 分 48 秒。

3.3 构建与推送：一条命令生成可部署资产

构建命令不是简单的docker build -t harness .，而是带上下文控制的完整流程：

# 1. 清理旧镜像，避免缓存污染 docker system prune -f # 2. 构建，指定平台（确保在 Apple Silicon 上构建的镜像也能在 x86 服务器运行） docker build --platform linux/amd64 -t harness:0.3.2-v1 . # 3. 推送到私有 registry（假设你的内网有一台 Harbor 服务） docker tag harness:0.3.2-v1 harbor.internal.local/ai/harness:0.3.2-v1 docker push harbor.internal.local/ai/harness:0.3.2-v1

提示：--platform linux/amd64是关键。很多团队在 MacBook 上构建镜像，然后推送到 Intel 服务器，结果容器启动报错exec format error。这是因为 Apple Silicon 默认构建 arm64 镜像，而大多数服务器是 amd64。加上此参数，Docker 会模拟 amd64 环境构建，确保二进制兼容。

4. 局域网多容器协同实战：用 docker-compose 组装完整 AI Agent 平台

单个 Harness 容器只是“引擎”，要变成可用的“汽车”，必须配上“油箱”（模型服务）、“方向盘”（Web UI）、“仪表盘”（日志监控）。下面是一份经过某实验室 30 台学生终端压测验证的docker-compose.yml：

version: '3.8' services: # 模型服务：使用 vLLM，加载 DeepSeek-V2-Chat-16B（量化版） vllm: image: vllm/vllm-openai:0.6.3.post1 command: > --model deepseek-ai/DeepSeek-V2-Chat --tensor-parallel-size 2 --dtype half --quantization awq --max-model-len 8192 --enable-prefix-caching --gpu-memory-utilization 0.9 ports: - "8080:8000" volumes: - ./models:/root/.cache/huggingface deploy: resources: reservations: devices: - driver: nvidia count: 2 capabilities: [gpu] # Agent 运行时：DeepSeek-Harness harness: image: harness:0.3.2-v1 ports: - "8000:8000" environment: # 指向 vLLM 服务，使用 docker-compose 内部 DNS 名称 MODEL_ENDPOINT: "http://vllm:8000/v1/chat/completions" # 工具目录挂载，便于热更新 TOOLS_DIR: "/app/tools" volumes: - ./tools:/app/tools:ro - ./config:/app/config:ro depends_on: vllm: condition: service_healthy # Web UI：一个极简 Flask 应用，仅 127 行代码 webui: build: ./webui ports: - "8081:80" environment: HARNESS_URL: "http://harness:8000" depends_on: harness: condition: service_healthy # 日志聚合：用 Loki + Promtail 收集所有容器日志 loki: image: grafana/loki:2.9.4 command: -config.file=/etc/loki/local-config.yaml volumes: - ./loki-config.yaml:/etc/loki/local-config.yaml ports: - "3100:3100" promtail: image: grafana/promtail:2.9.4 volumes: - /var/log:/var/log - ./promtail-config.yaml:/etc/promtail/config.yml depends_on: - loki

4.1 服务间通信的底层机制

很多人疑惑：“为什么harness容器里写http://vllm:8000就能访问到vllm容器？” 这背后是 Docker 的user-defined bridge network在起作用。

当你运行docker-compose up，Docker 会自动创建一个名为yourproject_default的网络，并为每个 service 分配一个 DNS 名称（即 service 名）。harness容器内的/etc/hosts会被自动注入：

172.20.0.3 vllm 172.20.0.4 harness 172.20.0.5 webui

所以http://vllm:8000实际解析为172.20.0.3:8000，流量不经过宿主机网卡，直接在 Docker 内部网络转发，延迟低于 0.2ms。

注意：不要用localhost或127.0.0.1。在容器内，localhost指向容器自身，不是宿主机。必须用 service name。

4.2 工具热更新的实现原理

harness服务的volumes配置中，./tools:/app/tools:ro是关键。这意味着：

• 你在宿主机./tools/db_query.py里修改代码；
• 保存后，容器内/app/tools/db_query.py文件内容实时更新（Linux 的 overlayfs 支持）；
• 下次 Harness 收到请求时，会重新 import 该模块，加载新逻辑。

但要注意：函数对象不会自动重载。如果db_query.py里有个全局变量CACHE = {}，修改代码后CACHE依然存在。解决方案是：Harness 提供了--reload-tools参数，启动时加上它，就会在每次请求前检查.py文件 mtime，有变化则重新 import。

我们在某公司内部部署时，就利用这个特性实现了“运营人员无需重启服务，直接编辑 YAML 就能增删工具”的能力。

4.3 故障排查链路：当 Agent 返回空结果时怎么办？

这是最常遇到的问题。完整的排查链路如下（按顺序执行）：

1. 确认 Harness 服务健康：

   curl http://localhost:8000/health # 正常返回 {"status":"healthy","tools_loaded":3,"model_connected":true}

2. 确认模型服务可达：

   curl -X POST http://localhost:8080/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"deepseek-ai/DeepSeek-V2-Chat","messages":[{"role":"user","content":"你好"}]}' # 必须看到非空的 "choices[0].message.content"

3. 确认工具被正确加载：

   curl http://localhost:8000/v1/tools # 返回所有已注册工具的 YAML 描述

4. 手动触发一次 Agent 运行，观察详细日志：

   curl -X POST http://localhost:8000/v1/agents/run \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "query": "帮我查人工智能导论的上课时间", "tools": ["query_course_db"], "model_endpoint": "http://vllm:8000/v1/chat/completions" }'

   如果返回{"error":"Tool not found"}，说明query_course_db没被加载——检查tools/tools.yaml是否有拼写错误，或tools/目录权限是否为ro（只读模式下无法动态 import）。

5. 查看容器日志定位具体错误：

   docker logs -f harness # 关键线索通常在 "Step 1: Calling tool query_course_db with args..." 之后 # 如果看到 "ModuleNotFoundError: No module named 'sqlite3'"，说明工具依赖缺失，需在 Dockerfile 中补装

这套链路我们整理成一张 A4 纸大小的排查图，贴在实验室墙上，学生遇到问题先按图索骥，80% 的问题能在 5 分钟内自行解决。

5. 安全加固与生产就绪：让局域网平台真正“可交付”

在实验室或小团队内部跑通 demo 很容易，但要让这个平台成为“可交付资产”，必须解决三个现实问题：认证授权、资源隔离、审计追踪。下面这些措施，全部来自某公司内部 AI 平台上线前的安全评审清单。

5.1 最小权限原则：容器内进程不以 root 运行

前面 Dockerfile 中的USER 1001是基础，但还不够。还需在docker-compose.yml中显式声明：

harness: # ... 其他配置 user: "1001:1001" # 禁止容器获取宿主机的额外能力 cap_drop: - ALL # 限制内存和 CPU，防止单个容器吃光资源 mem_limit: 4g cpus: 2.0

实测效果：当某个学生误写了一个无限循环的工具函数（比如while True: time.sleep(1)），容器内存被限制在 4GB，CPU 占用 capped 在 200%，不会影响vllm或webui服务。

5.2 网络层隔离：用 Docker Network 控制服务可见性

默认的docker-compose网络是互通的，但生产环境应遵循“最小暴露面”原则。修改docker-compose.yml：

networks: # 仅用于内部服务通信的私有网络 internal: driver: bridge # 仅用于对外提供 Web UI 的网络 external: driver: bridge services: vllm: networks: - internal # 不暴露到 external 网络，防止学生直接调用模型 API # ports: [] # 注释掉所有 ports harness: networks: - internal - external # 只暴露 8000 端口给 external，且仅限于 /v1/agents/run ports: - "8000:8000" webui: networks: - external # Web UI 是唯一对外入口，所有请求经它转发

这样，学生只能通过http://server-ip:8081访问 Web 页面，无法直连http://server-ip:8000或http://server-ip:8080。安全边界清晰。

5.3 审计日志：记录每一次 Agent 调用的完整上下文

Harness 默认日志只输出到 stdout，不利于审计。我们在webui服务中增加了日志落盘逻辑：

# webui/app.py 片段 from loguru import logger import json @app.post("/api/run") async def run_agent(query: str): # 记录原始请求 logger.info(f"AGENT_CALL_START | user_ip={request.client.host} | query='{query}'") # 调用 harness response = requests.post( f"{HARNESS_URL}/v1/agents/run", json={"query": query, "tools": get_enabled_tools()} ) # 记录完整响应（脱敏后） result = response.json() safe_result = { "final_answer": result.get("final_answer", "")[:200] + "...", # 截断长文本 "step_count": len(result.get("steps", [])), "tool_calls": [s["tool_name"] for s in result.get("steps", [])] } logger.info(f"AGENT_CALL_END | status={response.status_code} | {json.dumps(safe_result)}") return result

日志格式统一为AGENT_CALL_*，便于用grep或 Loki 查询。例如，查某学生 IP 的所有调用：

grep "192.168.1.105" /var/log/webui.log | head -20

5.4 模型权重的离线管理：彻底摆脱网络依赖

虽然 Harness 本身不联网，但如果vllm启动时需要从 Hugging Face 下载模型，就会失败。解决方案是：预下载 + 挂载。

在宿主机上执行：

# 创建模型缓存目录 mkdir -p ./models # 使用 huggingface-hub 工具离线下载（需提前在有网环境运行） huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-V2-Chat \ --local-dir ./models/deepseek-ai/DeepSeek-V2-Chat \ --revision main

然后在docker-compose.yml中，vllm服务的volumes挂载该目录：

vllm: volumes: - ./models:/root/.cache/huggingface:ro

vLLM 启动时会优先检查本地路径，命中即跳过网络请求。我们测试过：在完全断网的环境中，vllm从启动到 ready 仅需 18 秒，比联网下载快 7 倍。

6. 从“能跑”到“好用”：五个真实场景下的定制化技巧

上面讲的是通用部署，但每个团队的需求都不同。以下是我在不同客户现场总结的、开箱即用的定制技巧，全部经过实测。

6.1 技巧一：让 Agent “记住”学生姓名（无数据库方案）

需求：学生第一次问“我是谁”，Agent 应回答“你是张三”；第二次问，仍回答“你是张三”。但不想引入 Redis 或 SQLite。

解法：利用 Harness 的session_id字段 + 内存字典。

在tools/session_tool.py中：

from harness.tool import tool # 全局内存存储，生产环境应换为 Redis，但局域网小规模够用 SESSION_STORE = {} @tool def get_student_name(session_id: str) -> str: """Return student name from session store""" return SESSION_STORE.get(session_id, "未知学生") @tool def set_student_name(session_id: str, name: str) -> str: """Store student name in session store""" SESSION_STORE[session_id] = name return f"已记录：{name}"

在 Web UI 的每次请求中，传入session_id（比如用学生学号）：

{ "query": "我是谁", "session_id": "20230001", "tools": ["get_student_name"] }

注意：内存字典在容器重启后丢失。如需持久化，将SESSION_STORE替换为shelve.open("/data/sessions.db")，并挂载宿主机目录。

6.2 技巧二：用 Shell 工具执行“不可信”操作

需求：允许学生运行df -h查磁盘，但禁止执行rm -rf /。

解法：Harness 的工具机制天然支持白名单。写一个safe_shell.py：

import subprocess from harness.tool import tool ALLOWED_COMMANDS = { "df": ["-h", "-hT"], "ls": ["-la", "-l", ""], "ping": ["-c", "3"] } @tool def run_safe_command(command: str, args: list[str]) -> str: """Run only pre-approved shell commands""" if command not in ALLOWED_COMMANDS: return f"命令 '{command}' 不在白名单中" if not all(arg in ALLOWED_COMMANDS[command] for arg in args): return f"参数 {args} 不被允许用于 '{command}'" try: result = subprocess.run([command] + args, capture_output=True, text=True, timeout=10) return result.stdout[:2000] # 限制输出长度 except subprocess.TimeoutExpired: return "命令执行超时" except Exception as e: return f"执行失败：{str(e)}"

在tools/tools.yaml中声明：

run_safe_command: description: "Run approved shell commands" parameters: command: type: string description: "Command name, e.g., 'df', 'ls'" args: type: array items: type: string description: "Arguments, e.g., ['-h']"

6.3 技巧三：为不同学生分配不同模型

需求：老师用 16B 模型，学生用 7B 模型，避免资源争抢。

解法：Harness 支持 per-request 指定model_endpoint。在 Web UI 中，根据登录用户角色动态切换：

# webui/app.py def get_model_endpoint(user_role: str) -> str: if user_role == "teacher": return "http://vllm-16b:8000/v1/chat/completions" else: return "http://vllm-7b:8000/v1/chat/completions" # 在调用 harness 时传入 requests.post( f"{HARNESS_URL}/v1/agents/run", json={ "query": query, "model_endpoint": get_model_endpoint(role), "tools": tools } )

对应地，在docker-compose.yml中启动两个 vLLM 实例，分别加载不同模型。

6.4 技巧四：用 YAML 配置替代硬编码工具链

需求：不改 Python 代码，就能启用/禁用某个工具。

解法：Harness 支持--tools-config参数，指向一个 YAML 文件。创建config/tools-config.yaml：

enabled_tools: - query_course_db - run_safe_command disabled_tools: - set_student_name # 暂时禁用

启动 Harness 时：

CMD ["uvicorn", "harness.main:app", "--host", "0.0.0.0:8000", "--tools-config", "/app/config/tools-config.yaml"]

Harness 会自动过滤tools/目录中未在enabled_tools列表里的函数。

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