DeepSeek Harness+ Qwen3.8-27B 本地AI工作已经封神！

由于免费搜索服务Tavily 每月只有1000次的限额，不能满足项目需求。昨天下决心彻底替换掉Tavily，这项艰巨的任务就交给我的老PC16G显卡安装的 DSH和27B了。

你问我，能相信AI Agent吗？ 我说，我只能信，因为我自己也不会。

DSH 虽然还处于预览版，但是已经展现出了它的强大与灵活，我用下来感觉起点就远高于一众龙虾变种，就是与Codex相比，也毫不逊色。

Qwen3.8-27B是我在本地部署过的，最靠谱的大模型了，虽然速度上不如MoE架构的各种35B，但是质量好很多。

DSH的主Agent做好了任务规划，又自己启动了3个子Agent，这对我本地16G显卡的27B模型造成了很大的压力，子Agent中间有失败，主Agent会在合适的时机重启新的sub Agent。

一个关键的瓶颈是，我只开了150K上下文，DSH自己做了多次上下文压缩，中间有一次超出上下文系统中断执行，我调整了llama.cpp参数，降低了--n gpu-layers， 增大了--ctx-size，重启llama-server，速度降低，但是DSH可以继续跑。

10来个小时后，今天中午DSH显示已经完成所有工作。DSH跑了11项任务，14轮255步，2830万Tokens。

这是我用自己的老PC，本地Agent配合Qwen3.8-27B本地大模型，做的最长的一次任务，虽然慢点，但是质量很好，DeepSeek，Qwen， 国产AI真牛！普通人如何使用deepseek？ Ai人工智能能取代人类吗 探寻人工智能，人与AI全新序章