DeepSeek Harness + cc-connect + 飞书:从“只有最终结果”到“实时流式输出”

DeepSeek Harness + cc-connect + 飞书:从"只有最终结果"到"实时流式输出"

2026-08-17 | 作者:borong | 分类:AI 编程

一、为什么会有这篇文章

之前我们已经把 DeepSeek Harness 接入飞书:

text 复制代码
飞书
  -> cc-connect
  -> DeepSeek Harness ACP
  -> DeepSeek 模型

手机发消息、本地 Agent 执行、结果回到飞书,这条路已经能跑通。但实际使用时有一个很明显的问题:

飞书里只能看到最终回复,看不到它在想什么、正在执行什么工具、执行到哪一步。

长时间没有反馈时,体验很像"机器人卡住了"。这篇文章记录我怎么解决这个问题,以及最后把它做成一个社区插件发布出去。

二、问题根因

第一版使用的是 Harness 自带 ACP 服务。ACP 是 Agent Client Protocol,本质是 JSON-RPC over stdio,非常适合 cc-connect 这类桥接层。

但 Harness 的 ACP 实现有明确设计:

text 复制代码
只发送 committed assistant message
不发送未提交的 token 增量
不发送思考过程
不发送工具过程

所以 cc-connect 虽然支持流式,却没有上游增量可以转发。

三、新架构

我选择不把流式能力塞进 Harness 自带 ACP,而是单独做一个桥接组件:

text 复制代码
飞书
  -> cc-connect(type = "acp")
  -> dsh-streaming-mcp-bridge
  -> Harness SDK JSON-RPC
  -> DeepSeek 模型 + Harness 工具能力

关键变化:

  1. 不再依赖 Harness ACP 的 committed message。
  2. 改用 Harness SDK JSON-RPC 的实时事件流。
  3. 实时事件包括:
    • session.status
    • assistant/chunk
    • tool/call
    • tool/result
    • turn/start
    • turn/end
  4. 桥接组件同时提供:
    • ACP 模式,供 cc-connect / 飞书使用
    • MCP Streamable HTTP,供其他 MCP 客户端使用

四、实时事件如何转发给飞书

1. Harness SDK JSON-RPC

Harness SDK 会实时推送 session 事件:

json 复制代码
{
  "method": "session.event",
  "params": {
    "sessionId": "session-xxx",
    "event": {
      "type": "assistant/chunk",
      "data": {
        "chunk": {
          "type": "text-delta",
          "text": "正在..."
        }
      }
    }
  }
}

2. ACP 增量

桥接组件把这些事件转成 ACP agent_message_chunk:

json 复制代码
{
  "sessionId": "acp-session-xxx",
  "update": {
    "sessionUpdate": "agent_message_chunk",
    "content": {
      "type": "text",
      "text": "[工具] bash {...}\n"
    }
  }
}

cc-connect 收到后转成 EventText,飞书就能实时更新。

3. MCP 进度

除了飞书链路,桥接组件也对外提供 MCP Streamable HTTP:

text 复制代码
http://127.0.0.1:3477/mcp

调用 dsh_run_stream 时,会发送:

text 复制代码
notifications/progress

适合接入 Claude、Codex 或其他支持 MCP 的客户端。

五、飞书展示格式

最开始我把所有过程放进一个大代码块,但使用中发现问题:后面的进度被折叠,必须点开才能看到。

最终改成:

text 复制代码
[已接收] Harness 已开始执行,以下是实时进度。

[状态] running

[开始执行]

[思考中]

[工具] bash {...}

最终回答

[结束] completed
[状态] idle

每条状态、思考、工具调用/结果使用独立代码块,最终回答放在代码块外。

六、cc-connect 配置

toml 复制代码
[[projects]]
name = "dsh"
admin_from = "*"

[projects.agent]
type = "acp"

[projects.agent.options]
work_dir = "/home/boronglee/dsh-workspace"
cmd = "/path/to/node"
args = [
  "/path/to/dsh-streaming-mcp/bin/acp.js",
  "--workspace",
  "/home/boronglee/dsh-workspace"
]
display_name = "DeepSeek Harness Streaming"

[projects.agent.options.env]
DEEPSEEK_API_KEY = "your-api-key"
DSH_PERMISSION_MODE = "workspace-write"
DSH_MODEL = "deepseek-v4-flash"

七、验证结果

ACP smoke

text 复制代码
STOP_REASON end_turn
UPDATE_COUNT 8
SMOKE_ACP_OK

输出顺序:

text 复制代码
[状态] running
[开始执行]
[思考中]
[工具] bash {...}
最终回答
[结束] completed

MCP SSE

调用 dsh_run_stream 后:

text 复制代码
notifications/progress
  [已接收] Harness 已开始执行
  [状态] running
  [开始执行]
  [思考中]

最终返回:

json 复制代码
{
  "sessionId": "session-xxx",
  "finalResponse": "最终回答",
  "eventCount": 243
}

飞书实机

通过 cc-connect 临时任务验证:

text 复制代码
session spawned
turn complete

飞书会话中能看到完整过程,不再只有最后一条结果。

八、作为社区插件发布

这个桥接已经发布为 DeepSeek Harness 社区插件:

text 复制代码
包名:dsh-streaming-mcp-bridge
GitHub:https://github.com/yabolee-kkk/dsh-streaming-mcp-bridge
npm:https://www.npmjs.com/package/dsh-streaming-mcp-bridge

安装:

bash 复制代码
dsh plugin --profile web add dsh-streaming-mcp-bridge

九、总结

这次解决问题的核心不是"把 ACP 日志打出来",而是换掉事件来源:

text 复制代码
committed message
  ->
SDK JSON-RPC 实时 session event

再用一个独立桥接层同时服务 MCP 和 ACP。这样:

  • 飞书能看到实时过程。
  • MCP 客户端也能拿到进度。
  • Harness 自带的 ACP 不需要被强行改造。
  • 社区可以直接安装发布好的插件。

Agent 的入口不一定要被绑在电脑前。手机、飞书、MCP 都可以成为调用本地 Agent 的入口。

相关推荐
CS_Zero1 小时前
Claude code使用DeepSeek的API
ai编程·claude·deepseek
AC赳赳老秦3 小时前
财报附注表格精准提取:OpenClaw 从 PDF 年报附注挖掘隐藏明细,补齐财务分析维度
java·汇编·c++·python·青少年编程·deepseek·openclaw
ClouGence3 小时前
测评 9 款热门 AI 生成 PPT 工具:ChatGPT、DeepSeek、豆包、Kimi、Canva、Gamma、MiMo、WorkBuddy、阿可 AI
chatgpt·aigc·deepseek
沉默王二4 小时前
再见了 WebUI,DeepSeek 桌面版真不错。
openai·agent·deepseek
JaydenAI5 小时前
[DeepSeek Harness深度拆解-16]系统提示词的组装流程
ai·agent·plugin·deepseek·harness
deepseek236 小时前
DeepSeek-V4.1-Flash 拆解:8B/16B 非对称激活,KV 缓存压到 890 字节/Token 才是 1M Agent 经济账
agent·kv缓存·deepseek·稀疏注意力·moe架构·v4.1-flash
Orange_sparkle6 小时前
langgraph快速入门
学习·ai·typescript·deepseek·claude code
也非非也15 小时前
DeepSeek没发公告,但它把Agent装进了你的电脑
人工智能·开源·agent·deepseek·dsh
SFLYQ19 小时前
dsh 插件 dsh-waker:唤醒专属你的 AI 员工
agent·deepseek
AC赳赳老秦21 小时前
公开 CSV 数据集批量处理实战:用 OpenClaw 高效完成下载、清洗与标准化分析样本生成
java·开发语言·汇编·c++·python·deepseek·openclaw