編者按：Hermes Agent 與 DSH（DeepSeek Harness）都是 2025–2026 期間備受矚目的開源 agent runtime，但它們在「插件哲學」、模型供應、執行環境與生態重心上走了截然不同的路線。本文以架構設計、開發者體驗與生態訊號三個維度做一次結構性比較。[1][3]

一、定位：通用 agent 框架 vs 「一切皆插件」 runtime

Hermes Agent 是 Nous Research 的開源 AI agent 框架，定位與 Claude Code、Codex、OpenCode 同一類——可掛載任何 LLM 供應商（OpenRouter、Anthropic、OpenAI、DeepSeek、本地模型等 20+ 家），在終端、IDE 與十多個訊息平台上運作；強調自我改進（skills 永久累積）、跨 session 記憶、多 profile 隔離與可擴展外掛體系。[1][2]

DSH（DeepSeek Harness） 是 DeepSeek-AI 在 2026-08-13 開源的 agent runtime，定位是**「Everything is a Plugin」**——模型、工具、技能、會話、沙箱、儲存、迴圈、排程、UI 全部由插件組合而成；底層採用 Cordis 插件系統，語言 TypeScript，授權 MIT。[3][4]

兩者最根本的差異：Hermes 把 agent 視為「LLM + 可熱插拔的 tools/skills/memory」的應用框架；DSH 把 agent 視為「由插件裝配出來的 runtime，連模型本身都是可換的插件」。

二、架構：工具 vs 插件

2.1 Hermes：toolset + skill 雙層

Hermes 的擴展面有兩條主線：

• Toolsets（約 30 個內建群組）：web、browser、terminal、file、code_execution、memory、session_search、delegation、cronjob、clarify、messaging……透過 hermes tools 互動式啟停。Tool 是「模型可呼叫的函式」，handler 必須回傳 JSON。[1][9]
• Skills（SKILL.md 文件）：可載入 prompt 的程序性記憶。Hermes 自己把「解決過的複雜任務」存成 skill，下次自動載入——這是它「自我改進」的關鍵。[1][2]

新增 tool 需要寫 Python 檔、走 tools/registry.py 註冊；新增 skill 只要寫一份 YAML + Markdown。Plugin 是更高階的整包擴展（前端面板、CLI 子命令、gateway adapter），需在 plugins/ 下獨立維護。

2.2 DSH：Cordis 統一插件

DSH 把所有東西壓成同一抽象——Cordis plugin。一個 DSH 插件可以同時貢獻：

• 模型適配器（把任意 API 包成統一介面）
• 工具註冊（與 Hermes tool 概念相近）
• 會話／日誌／沙箱策略
• Web GUI 面板
• CLI 排程與迴圈

官方提供四種運行模式覆蓋大多數場景：Standard（全功能）、PTC / Code Mode（模型生成 TypeScript 程式碼來編排多個 tool 呼叫）、Minimal（僅保留 bash + str_replace_editor，方便跑 benchmark）、Creator（runtime 檢視、插件實驗、預設編寫）。[3][4]

一句話：Hermes 把「工具」與「技能」分成兩類；DSH 把兩者與模型、UI、排程一起揉進同一個 plugin 抽象。