DeepSeek Harness vs OpenClaw 比較：2026 開源 Agent 怎麼選
兩者都開源、都自行託管、都是 MIT 授權，但解決的是兩個問題。本文只依據雙方官方文件做六個維度的比較，並給出明確的選擇建議。
最近更新: 2026-09-11
2026 年最受矚目的開源 Agent 專案裡，OpenClaw 和 DeepSeek Harness（dsh）經常被放在一起比較。兩者都用 MIT 授權、都跑在自己的機器上、都把擴充當作第一等公民。但它們並不像搜尋結果暗示的那樣是直接競品：一個是住在你聊天軟體裡的個人助理，另一個是用來組裝程式開發 Agent 的執行環境。
本頁的每一個事實都來自兩個專案自己：OpenClaw 一側是官方文件站和 GitHub README，dsh 一側是 DeepSeek 的官方資料。只有結尾的結論是我們自己的判斷。不做跑分表演，也不編造功能對照表。
兩者的重疊度比關鍵字暗示的低得多。OpenClaw 是跑在自己電腦上的開源 AI 助理，出現在你已經在用的聊天軟體裡——WhatsApp、Telegram、Discord、Slack、iMessage 等 20 多個頻道——由一個 Gateway 常駐服務把聊天頻道接入 Agent。DeepSeek Harness 則是「一切皆外掛」的開源 Agent 執行環境：你從 Cordis 外掛樹組裝出一個程式開發 Agent，接任意模型，每一段工作階段都可回放。想要一個隨身助理，選 OpenClaw；想擁有並掌控 Agent 本身，選 dsh。很多情境下，兩個都裝才是正解。
六個維度比較
下表內容全部來自兩個專案自己的文件與 README，沒有一條來自傳聞。某些列讀起來不對等——那種不對等本身就是答案。
| 維度 | DeepSeek Harness（dsh） | OpenClaw |
|---|---|---|
| 定位 | 開放的 Agent 執行環境：「Agent = Model + Harness」。不是裝一個現成的 Agent，而是用外掛自己組裝一個程式開發 Agent。 | 開源 AI 助理，跑在自己的電腦上，出現在你已經在用的聊天軟體裡——是個人 Agent，不是開發工具。 |
| 授權與治理 | MIT，由 DeepSeek 發布，目前仍處於快速迭代的開發者預覽階段。 | MIT，由獨立的 OpenClaw 基金會（美國 501(c)(3) 非營利組織）治理；沒有付費版、代管服務或代幣。 |
| 模型自由度 | 模型配接器本身就是外掛：預設 DeepSeek API，實際上任何 OpenAI 相容介面都能接，包括本機服務。 | 模型和 Agent Harness（Claude、Codex、本機模型）都是可替換的外掛——雲端、訂閱、閘道、本機模型都行。 |
| 擴充機制 | Cordis 外掛，「一切皆外掛」：工具、審核策略、沙箱、工作階段日誌、UI，甚至 Agent 主迴圈。社群目錄已收錄 20,289+ 個外掛。 | 技能（Skills）按需教會 Agent 一套流程；SDK 外掛擴充頻道、模型和工具，透過 ClawHub 市集分發。 |
| 介面與部署 | 本機 Web UI 加上可進 CI 的無頭 CLI，Python / TypeScript SDK，面向編輯器的 ACP 伺服器；支援 MCP。 | 一個 Gateway 常駐服務接入 20 多個聊天頻道，另有 Control UI / CLI / TUI、iOS 和 Android 節點，以及測試版桌面應用程式。 |
| 可追溯與安全 | 每段工作階段都是只附加、可回放的事件日誌；系統層級沙箱分三檔，審核與防護齊備；機密不進日誌。 | 「可信任的閘道、不可信任的執行」：完整權限還是沙箱由你選擇，預設只做每日版本檢查，所有發行版都有簽章。 |
什麼時候選哪個
兩個專案都免費、都自行託管，所以這是工作流程的選擇題，不是預算題。
選 DeepSeek Harness，如果……
你想擁有 Agent 本身：按任務換模型（任意 OpenAI 相容介面）、用外掛而不是提示詞來強制策略、讓每段工作階段可回放可稽核、在 CI 裡無頭執行、或用 SDK 把執行環境嵌進自己的系統。如果你的工作對象主要是程式碼——儲存庫、終端機、CI/CD 管線——dsh 就是主場。
選 OpenClaw，如果……
你想在已經離不開的聊天軟體裡——WhatsApp、Telegram、Discord、Slack——隨時叫到一個助理，電腦和手機都行。它的社群規模也是實打實的優勢：GitHub 成長最快的專案之一，ClawHub 上有大量現成技能。如果你的「工作」更多是生活與溝通事務，OpenClaw 就是主場。
兩邊切換：什麼帶得走，什麼帶不走
好消息：技能在兩邊基本都算 Markdown。OpenClaw 的技能是按需載入的文字流程，dsh 的技能是放在 .agents/skills/<name>/SKILL.md 的 Markdown 指令檔——遷移通常就是複製、貼上，再改一下 frontmatter。
外掛帶不走。dsh 外掛是裝進 harness profile 的 Cordis 套件，OpenClaw 外掛則基於它的外掛 SDK，面向頻道、模型和工具。思路相同，執行環境不相容——當成兩個生態系來看待。
常見問題
做選擇之前，大家真正會去搜的問題。
OpenClaw 是 DeepSeek Harness 的替代品嗎？
只有當你的目標只是「一個開源 AI Agent」時才算。作為程式開發 Agent 執行環境，dsh 對標的是 Claude Code 這類工具；OpenClaw 解決的是「聊天軟體裡沒有助理」這件事。如果你要的是自己組裝、工具和主迴圈都可換的 Agent，助理閘道並不是同類替代品——反過來也一樣。
DeepSeek Harness 和 OpenClaw 都開源嗎？
都是，而且都用 MIT 授權。DeepSeek 在 GitHub 上以開發者預覽版發布 harness；OpenClaw 由獨立的美國 501(c)(3) 非營利組織 OpenClaw 基金會治理，整個產品保持 MIT，沒有付費版、代管服務或代幣。
OpenClaw 能用 DeepSeek 的模型嗎？dsh 能接 Claude 嗎？
兩者的模型都可以換。OpenClaw 文件寫明模型和 Agent Harness 都是外掛，支援雲端與本機模型服務；dsh 的模型配接器同樣是外掛——預設 DeepSeek API，任何 OpenAI 相容介面都行。所以「能不能用某家模型」幾乎不影響這場比較。
寫程式選哪個比較好？
DeepSeek Harness，毫無疑問。它內建四種 Agent 預設（Standard、PTC、Minimal、Creator），全部圍繞程式開發情境設計，PTC 模式還能讓模型寫一段 TypeScript 程式、一次性批次呼叫工具。OpenClaw 官方文件對自身的定位是「把聊天軟體接到 AI 程式開發 Agent 的自行託管閘道」——它是從聊天裡指揮程式開發 Agent，本身不是程式開發 Agent。
dsh 外掛能裝到 OpenClaw 裡嗎？反過來呢？
不能。dsh 外掛是裝進 harness profile 的 Cordis 套件；OpenClaw 外掛面向它的外掛 SDK，透過 ClawHub 分發。真正通用的是 Markdown 技能檔——兩邊讀的都是純文字技能，所以「流程」的遷移遠比「外掛」容易。
OpenClaw 也像 DeepSeek Harness 一樣免費嗎？
軟體本身是：OpenClaw 明確沒有付費版、代管服務或代幣，dsh 也是 MIT。但兩邊你都要為模型付費——API 按 token 計費或訂閱制——所以「免費」說的是 harness，不是你的帳單。
延伸閱讀
繼續深入了解比較中 dsh 這邊。
DeepSeek Harness 是什麼？
Agent = Model + Harness 的思路、Profile 與 Patch、Preset 與四種模式。
閱讀教學四種執行模式
Standard、PTC、Minimal、Creator——每種 dsh 預設改變什麼，什麼時候用。
閱讀教學dsh 對比 Claude Code
客觀比較：開放程度、價格、模型自由度與可擴充性。
閱讀教學安全地安裝外掛
dsh 裡「安裝外掛」到底發生什麼，附一套第三方程式碼審查清單。
閱讀教學外掛 vs 技能:區別在哪
一個替換 harness 能力,一個教 agent 做事。對照表 + 實機截圖 + 兩個完整例項,一次分清。
閱讀教學資料來源
本頁事實均來自兩個專案自己的文件與 README：