火山方舟 Agent Plan 为 DeepSeek Harness 提供五大 Harness 组件：搜索、专业数据集、记忆、进化与 AI Native 开发底座

按 Agent = Model + harness 的思路，方舟 Agent Plan 把让 Agent「能干活、能记事、能成长、能出产品」所需的模型与 harness 组件打包，一次订阅、AFP 额度统一抵扣，并通过 DSH 可组合可替换可扩展的 Model、Tool、Memory、Sandbox、Agent 插槽注入。五大组件为：豆包搜索，让 Agent 主动检索最新事实、核验出处，支持权威来源过滤、时间范围筛选与 Query 自动改写；专业数据集，按 query 自动路由到上市公司财报、工商信息、司法风险、学术论文、车型配置、宏观指标等垂类库，返回结构化数据；Agent 记忆，基于 OpenViking Context 的「虚拟文件系统+语义检索」上下文数据库，把记忆、资源、技能统一抽象为文件并分层加载、按需召回，会话结束后自动沉淀长期记忆，新会话无需重新交代背景；Agent 进化（Evolve），学习近期会话识别运行时可优化的指令文件（CLAUDE.md、AGENTS.md、Skills），生成带 diff、证据、风险值与置信度的优化建议，用户确认后才写入，可把反复纠正沉淀为长期指令；AI Native 应用开发底座（基于火山引擎 Supabase），提供 Serverless PostgreSQL、认证、对象存储、边缘函数、实时同步与「推送即发布」前端部署，Agent 可用自然语言建表、写策略并部署。模型侧提供文本生成、图像生成、视频生成、向量化等全模态能力，在 DSH「设置→模型」添加自定义提供方并用 Agent Plan 专属 API Key 接入。 补充材料（2026-08-21）：方舟 Agent Plan 按 Agent = Model + harness 的理念，把 Agent 运行所需的模型能力与 Harness 组件整合后接入 DeepSeek Harness（DSH），一次订阅即可使用、AFP 额度统一抵扣。模型侧覆盖文本生成、图像生成、视频生成、向量化等全模态主流模型，开发者在 DSH「设置 → 模型」中添加自定义提供方并通过 Agent Plan 专属 API Key 接入。组件侧提供五类：豆包搜索（联网检索最新信息、核验来源，支持权威来源过滤、时间范围筛选与 Query 自动改写）；专业数据集（按 Query 自动匹配上市公司财报、工商信息、司法风险、学术论文、车型配置、宏观指标等垂类数据库并返回结构化结果）；Agent 记忆（基于 OpenViking Context，把记忆、资源、技能统一抽象为文件的上下文数据库，按层级加载、按需召回，会话结束后自动沉淀长期记忆，每轮对话前自动召回）；Agent 进化（Evolve 分析近期会话，对 CLAUDE.md、AGENTS.md、Skills 等指令文件生成带 diff、证据、风险值和置信度的优化建议，确认后才写入）；AI Native 应用开发底座（基于火山引擎 Supabase，提供 Serverless PostgreSQL、认证、对象存储、边缘函数、实时同步与「推送即发布」前端部署，Agent 可用自然语言建表、写策略与部署）。文中称这些组件经过大量真实 Agent 项目验证与筛选。 后续材料（2026-08-21）：方舟 Agent Plan 按 Agent = Model + harness 的理念，把 Agent 运行所需的模型能力与 Harness 组件整合后接入 DeepSeek Harness（DSH），一次订阅即可使用、AFP 额度统一抵扣。模型侧覆盖文本生成、图像生成、视频生成、向量化等全模态主流模型，开发者在 DSH「设置 → 模型」中添加自定义提供方并通过 Agent Plan 专属 API Key 接入。组件侧提供五类：豆包搜索（联网检索最新信息、核验来源，支持权威来源过滤、时间范围筛选与 Query 自动改写）；专业数据集（按 Query 自动匹配上市公司财报、工商信息、司法风险、学术论文、车型配置、宏观指标等垂类数据库并返回结构化结果）；Agent 记忆（基于 OpenViking Context，把记忆、资源、技能统一抽象为文件的上下文数据库，按层级加载、按需召回，会话结束后自动沉淀长期记忆，每轮对话前自动召回）；Agent 进化（Evolve 分析近期会话，对 CLAUDE.md、AGENTS.md、Skills 等指令文件生成带 diff、证据、风险值和置信度的优化建议，确认后才写入）；AI Native 应用开发底座（基于火山引擎 Supabase，提供 Serverless PostgreSQL、认证、对象存储、边缘函数、实时同步与「推送即发布」前端部署，Agent 可用自然语言建表、写策略与部署）。文中称这些组件经过大量真实 Agent 项目验证与筛选。