AI 行业的开源战火，正从模型层烧向 Agent 底座。短短一周内，DeepSeek 与 OpenAI 先后将各自的 Agent 执行系统开源：前者开源 DSH，后者开源 Codex Harness。曾经被视为商业护城河的封闭体系，如今似乎成了两家公司急于甩掉的历史包袱。但细看之下，两者虽都打着“开源”旗号，开放的内容与背后的生意逻辑却大相径庭。
Harness 是什么？ 大模型负责理解、判断和生成下一步行动，但打开文件、运行命令、调用浏览器或企业软件，以及把执行结果交回模型，都需要另一套系统完成。Harness 正是承担这部分工作的执行系统：它连接模型、工具与用户，负责拆解任务、调用工具、记录进度，并根据执行结果推动模型继续判断；遇到敏感操作时还可暂停等待用户批准。有了 Harness，模型才能从回答问题变成持续执行任务的 Agent。
两种开源，两种生意。 OpenAI 开放的是Codex Harness，一套已经成型的 Codex 能力。开发者可以更换界面、接入自己的软件、数据和业务流程，将其改造成代码审查、企业运维或财务月结等 Agent。OpenAI 提供的 App Server 负责把执行进度、工具调用和审批请求传递给外部产品，开发者无需重写整套 Agent 运行逻辑。最终产品可使用第三方品牌与界面，但核心执行能力仍来自 Codex——同一套能力借此进入更多软件和业务场景。
DeepSeek 开放的 DSH 则是一套组件化的 Agent 底座。它同样提供可直接运行的默认方案，但模型、工具、会话与存储、沙箱、界面，甚至 Agent 的工作循环都被设计成可替换的组件。开发者可以按照 DSH 定义的接口重新开发其中任何部分，但新组件仍需遵循 DSH 的装配规则。这意味着，模型涨价可以只换模型，安全要求提高可以只换沙箱，其他已开发部分不必推倒重来。
用实体机器人行业类比：Codex 像一台已调校完成的机器人，开发者可加装夹具、扫码器或焊枪，接入不同流程；DSH 更像一套机器人组装平台，可选择不同足式、关节、末端和感知系统，所有部件按 DSH 定义的接口装配。
赚钱路径的差异。 OpenAI 的账目相对直接：Harness 可以免费，但围绕它开发的产品仍需要模型、算力、API、企业订阅和云端服务。Codex 进入的行业越多，这些收费能力的需求就越大。第三方做出财务 Agent，OpenAI 未必能收到软件许可费，却可能长期获得模型调用和企业服务收入。
DSH 的账目更绕：它允许开发者把 DeepSeek 模型也换掉。DeepSeek 首先希望 DSH 成为开发者组装 Agent 时习惯采用的底座，让不同模型、工具和专业组件按这套架构接入。一旦开发者入口和插件生态形成，DeepSeek 便有机会获得标准影响力，自己的模型也更容易进入各种 Agent。模型可替换，价格和性能会被直接比较，但对以低成本高性能争夺市场的挑战者而言，降低切换门槛反而可能扩大 API 调用和企业采用。
为何 OpenAI 一边批评开源一边自己开源？ 大约一个月前，OpenAI 战略未来负责人、前白宫 AI 政策顾问 Dean Ball 曾公开批评中国企业开放模型，称其会削弱前沿 AI 的商业回报，打击企业继续投入数百亿美元的意愿，并形容为“full AI communism”。但如今 OpenAI 却开放了 Codex Harness。分析认为，这并不矛盾：开放模型可能让客户自行部署或转向更便宜供应商，削弱模型定价权；而开放 Harness 却能让更多开发者把 Codex 装进产品，增加模型被调用和收费的场景。开放什么，取决于靠什么赚钱——公司愿意开放能扩大市场的部分，同时把真正决定利润的稀缺能力留在手中。
生态战争重新划线。 OpenAI 希望生态围绕模型生长，DSH 则想让任何模型都无法锁住生态。Codex 对 DSH 的阻击，是用较短的交付路径降低“自由组装”的吸引力；DSH 攻击的则是 OpenAI 最希望守住的生态绑定——它把模型变成可替换组件，让企业保留工具、记忆、权限和业务流程，只更换后台模型。GPT 仍可进入 DSH，但身份已从核心变成可选项。
这场开源大战，本质是两种生态策略的碰撞：OpenAI 用成熟与便利留住开发者，DeepSeek 用开放与自由吸引开发者。谁能在 Agent 时代占据更多场景，谁就掌握了下一轮 AI 商业竞争的主动权。