内容编写于 20261108
最近，大肥鱼这个玩法挺火。
有人把 AI 养成了一条住在 QQ 里的鱼，可以聊天、发表情、发语音，有自己的性格和记忆，有人让它主动去 B 站找视频，再回来分享给主人，还有人直接用大肥鱼运营独立的 B 站账号，甚至还能直播。
果然，AI 时代，限制 AI 能力的只有人类的想象力。
我本身就在使用 DSH，前一阵也鼓捣了很久的 Personal Agent，那是不是可以基于 DeepSeek Harness，自己搭建一套 Personal Agent？
这应该会是一个持续折腾的系列，希望通过拆解并实现 Personal Agent 各能力组件，可以更加清楚地了解 Personal Agent 的原理和未来。
今天，先从大肥鱼的 QQ 接入开始。
什么是大肥鱼？
接触一个新东西，首先要搞清楚它是什么。
我去问了AI，又查了资料，大家平时聊的"大肥鱼"指的是一类基于 DeepSeek Harness 的"电子宠物"应用，类似 Aurabot。
简单研究了下这类应用的架构。
• DeepSeek Harness（DSH）：电子宠物底座，Agent 运行环境，负责模型、工具和任务执行。
• Aurabot：基于 DSH 开发的电子宠物应用，内置了记忆、心情、语音等功能，开箱即用。
• dsh-aurabot-qq：Aurabot 对应的开源项目。
• SnowLuma/NapCat：QQ 通信桥接程序，负责将 QQ 消息转换为 DSH 可以理解的格式。
• OneBot v11：机器人通信协议，不负责具体功能，但传输的数据需要要按照这个标准。
来一个图，方便理解。
其中，大肥鱼项目内置的能力很全面，包括但不限于：
• 人格和记忆
• 心情系统
• QQ 语音和表情
• B站内容获取
• 桌面宠物
• 模块扩展
非常方便开箱即用，这应该也是为什么它会火起来的原因。
为什么不直接安装大肥鱼？
如果你只是想体验电子宠物，直接安装 Aurabot 就可以了，直接参考卡兹克的文章，不需要了解具体技术。
DeepSeek Harness养鱼教程来了，一文送你的肥鱼当上主播。
但我这次的目标不太一样。
我希望最终得到的是一个自己能够掌控的 Personal Agent。
例如：
• 人格、记忆机制由自己定义。
• 长期记忆存储在自建平台中。
• 接入各种我自己的工具和应用。
• 自行实现一套桌面宠物外观等等。
所以我们不直接使用 Aurabot，而是选择 DSH 作为底座，逐步搭建自己的应用。
至于人格、记忆、工具和其他应用能力，则在这个基础上逐步增加。
先把 QQ 渠道打通
0. 前置条件
开始之前，需要保证本机 DSH 已经安装，并配置好相关 DeepSeek API。
我是之前直接下载的 DSH 桌面版。
1. 安装官方 QQ 插件
腾讯官方提供的 DSH``QQ 插件，采用了另一种接入方式：直接通过 QQ Bot WebSocket 与 DSH 通信，替代了前面的桥接程序和通信协议。
项目地址：github.com/tencent-con...
整体路线变成：
安装非常简单，直接在 DSH 桌面版中，"更多"->"浏览更多插件"->"添加插件"->"@tencent-connect/dsh-qqbot"->"安装"。
安装完成后，点击左侧导航栏"QQ机器人"，通过手机 QQ 扫码完成授权。
这里使用的是 QQ Bot 官方接入方式，不需要额外准备一个普通 QQ 小号。
2. 在 QQ 中和它交流
配置完成后，直接在 QQ 中发送消息：
你能干什么
可以看到，它的能力和上半年的龙虾目前是差不多的。
同时查看 DSH 执行记录，确认消息确实进入了 Agent，并且成功调用 DeepSeek API。
到这里，QQ 交互渠道就跑通了。
聊天之后，就是工作了
前面问它「你能干什么」，它给我列了一大堆能力。不过，AI 说自己能做什么不算数，还是得实际跑一遍才知道。
1. 资讯获取
资讯获取应该算是 AI 时代的 Hello World 了，先试一下。
任务： 帮我获取最近一周值得关注的 AI 和 Agent 技术动态。
实际过程：
直接在 QQ 中发送需求，让它自行搜索相关资讯、读取网页，再整理成结果返回。
最终结果：
实际体验：
整个过程比较顺畅，能够通过自然语言提出需求，再由 Agent 自己完成信息获取和整理。
对于平时需要关注多个技术网站的我来说，这类任务还是挺实用的。后面还可以继续完善资讯来源、筛选规则和推送机制。
2. 办公 PPT
PPT 算是比较典型的办公场景了。既然要测试它的实际能力，那就让大肥鱼给自己生成一份介绍 PPT。
任务： 生成一份介绍大肥鱼的 PPT。
实际过程：
直接在 QQ 中提出需求，让它自己组织内容并生成 PPT 文件。
最终结果：
实际体验：
从最终效果来看，美观程度算不上特别好，但整体生成过程和交付体验还不错。
至少从这次测试来看，已经可以通过 QQ 发起一个办公任务，再由 Agent 完成内容组织和文件生成。
3. 写代码
前面两个场景主要是信息获取和办公文件生成，接下来试试开发能力。
直接给大肥鱼写一个介绍自己的网站。
任务： 为大肥鱼生成一个介绍网站。
实际过程：
同样直接在 QQ 中发送需求，没有额外提供界面设计规范，也没有设置任何风格提示词，看看它自己会怎么处理。
最终结果：
实际体验：
因为没有提供具体的 UI 设计要求，最终页面的设计比较常规。不过，这次本身也不是为了测试设计能力，重点还是看看它能不能根据一句自然语言需求，完成代码编写和页面生成。
为什么选择 DSH 作为底座？
DSH + QQ 渠道的效果，我们已经初步验证了。
实话说，单从目前的使用体验来看，和上半年的 OpenClaw、Hermes 相比，并没有什么本质上的能力提升。
那为什么还要折腾这个？
首先是开源。
DSH 是 DeepSeek 官方开源的 Agent Harness，采用 MIT 许可证，可以直接研究源码，也可以根据自己的需求进行修改和扩展。
但真正吸引我的，是它的架构理念：
一切皆插件（Everything is a Plugin）。
模型适配、工具注册、会话日志，甚至 Agent 的执行循环，都可以通过插件机制进行组合和替换。
比如：
• 不满意当前模型，可以更换 Model Provider。
• 需要新的能力，可以安装或开发 Tool Plugin。
• 想接入外部服务，可以使用 MCP。
• 想实现自己的长期记忆，可以接入或开发记忆插件。
• 想改变交互界面，也可以通过 UI 扩展实现。
这意味着我们不需要从零开发一个完整的 Agent 框架，而是可以在现有底座上，逐步组合自己需要的能力。
当然，一切皆插件不代表所有东西都能无成本替换。不同插件之间仍然存在接口依赖和版本兼容问题。
但至少，它给了我们一个可以拆解、替换和持续扩展的基础。
这才是我选择 DSH 的主要原因：不是为了换一个更强的聊天机器人，而是为了真正理解和掌控 Personal Agent 的每一个组成部分。
接下来，继续给它增加能力
今天完成的事情只是一个开端，它离 Personal Agent 还有很远，但已经有了一个基础的框架。
• 个人数字孪生
• 长期记忆与经验沉淀
• 事件感知与主动性
• 目标管理与决策规划
• 工作流与任务执行
• 多智能体协作与调度
• 多模态交互与个人工作台（桌宠）
• 反馈验证与自我进化
这个系列会一个能力、一个能力的解析并实践，借助 DSH 的开放机制，希望每个人都可以有一个自己的 Personal Agent。