从大模型推理走向智能体运行：K3 RISC‑V 芯片率先跑通 DeepSeek Harness

8 月 13 日晚，DeepSeek 正式发布 Agent 运行框架 DeepSeek Harness（DSH）开发者预览版，并以 MIT 协议在 GitHub 同步开源。进迭时空基于自研 RISC-V AI CPU K3，在发布后第一时间完成原生适配与运行验证，K3 率先成为支持 DSH 的 RISC-V 端侧 Agent Runtime 硬件节点，为 Agent 框架落地 RISC-V 硬件平台打通关键通路。

DeepSeek Harness 以“一切皆插件”为核心理念，将模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、Agent循环、任务调度和用户界面等能力模块化封装为插件，可灵活加载、卸载与替换，极大拓展了 Agent 的工具调用边界。

开发者可参照进迭时空文档中心指引，仅需执行三条指令，即可在 K3 硬件上快速部署并运行 DeepSeek Harness，全程无需修改 DeepSeek 官方仓库源码，大幅降低 RISC-V 硬件接入 Agent 框架的开发门槛。

作为全球首款符合 RVA23 标准的量产芯片，K3 具备强大的端侧原生算力，可在本地高效运行多类 AI 模型，与 DeepSeek Harness 的“一切皆插件”的理念形成天然互补。基于这一设计，进迭时空已完成端云算力协同调度验证：在 DSH 框架内通过插件直接调用 K3 端侧本地 ASR 语音模型，实现流式语音输入，让 Agent 可直接使用芯片本地 AI 算力，兼顾响应时延、数据隐私与部署成本。

本次适配标志着 RISC‑V 端侧硬件具备完整 Agent Runtime 运行能力。以往 Agent 大多运行于云端服务器，端侧更多承担数据采集角色；而K3+DeepSeek Harness的组合，让端侧芯片真正成为 Agent 运行节点，Agent 既可以调用云端大模型推理能力，也可按需调度 K3 本地 ASR、多模态等 AI 能力，完成端云混合的智能任务。

未来，进迭时空将持续推进主流 Agent 框架对 RISC‑V 硬件的原生适配，充分发挥 RISC‑V 端侧算力在 Physical AI、Agent 领域的落地价值。