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DeepSeek Harness Studio是 DeepSeek Harness 的零代码桌面端，内置了一整套任务管理功能：Plan 计划模式、Goal 持久目标、Todo 会话清单、后台 Jobs 任务与 Workflow 多智能体工作流。无论你是新手还是进阶用户，掌握这五件套，就能让 AI 智能体（agent）稳定地完成从"先规划"到"自动长跑"的各类任务。本文带你快速看懂每个功能的入口、用法与适用场景。

五种任务能力，一张表看懂

Plan 模式：先想清楚，再动手

Plan 是"软引导"式的规划模式：激活后，智能体会先探索和设计方案，把完整计划交给你评审，批准后才进入执行。

常用操作：

• /plan [message]：开启 Plan 模式，可附带任务描述；
• /plan off：直接退出；
• 在输入框右侧点击Plan ×徽章即可关闭；
• 智能体准备好计划后，会通过exit_plan_mode工具发起评审，你只需批准或拒绝。

⚠️ 注意：Plan 模式只负责"引导"，不做强制限制。若需要严格只读，请另外配置沙箱与审批策略。状态会随会话日志持久化，重启、fork、压缩后都能自动恢复。

模块位置：packages/plan/plan-mode/README.zh.md、UI 侧 packages/client/ui-plan/README.zh.md

Goal：持久目标 + 自动逐轮推进

Goal 是 DeepSeek Harness Studio 里最有"长跑"属性的功能：为当前会话设立一个持久目标，驱动器会自动把目标拆解为连续的Goal Round，一轮轮推进直到完成、阻塞或达到轮次上限（默认 256 轮）。

用户侧命令一览：

几个实用细节：

• 输入框上方的GoalBar条带可直接编辑、暂停、恢复或清除目标；
• 会话重启或 fork 后，目标会保留但处于"停用"状态，说一句"继续"再执行/goal resume即可重新起跑；
• 智能体连续多轮报告同一阻塞条件（默认 3 轮）才会标记为 blocked，避免把"有困难"误判为"卡住"。

示例：给/goal 生成一套公司汇报 PPT 并通过检查，智能体就会在多个 Round 里持续推进，直到完成或明确报告阻塞。

模块位置：packages/goal/、命令 packages/goal/command-goal/README.zh.md、自动续行 packages/goal/goal-round-driver/README.zh.md

Todo 清单：把大任务拆成可勾选的步骤

Todo 是会话级任务清单：智能体调用todo_write工具写入完整列表，每条任务有pending（待办）、in_progress（进行中）、completed（已完成）三种状态，Web 界面会实时渲染进度条。

使用要点：

• 每次写入都是整表替换，你看到的清单始终与智能体认知一致；
• 是否允许多个任务同时in_progress，由部署配置allowParallelInProgress决定：并行型任务开true，单线程纪律型任务保持false；
• 清单在下一轮开始时自动清空，因此它更适合"当前这一轮"的步骤跟踪，跨轮次的持久跟踪请交给 Goal。

模块位置：packages/todo/tool-todo/README.zh.md

后台 Jobs：长任务不阻塞，完成自动通知

遇到编译、下载、长时间命令时，DeepSeek Harness Studio 可以把任务放到后台运行，智能体继续处理其他独立步骤，任务完成后还会自动通知智能体回来收集结果——而不是傻等或反复轮询。

模型可用的三个工具：

每个响应都以[status: ...]结尾，方便判断任务处于运行、完成还是失败；空闲时到达的完成通知可以自动唤醒智能体，且连续唤醒次数有上限（默认 3 次），防止自我触发失控。

模块位置：packages/jobs/、面向模型的控制器 packages/jobs/tool-jobs/README.zh.md

Workflow 与 Ralph：多智能体编排的两把利器

当你需要"多个智能体并行协作"时，Workflow 家族登场：

• workflow工具：智能体编写一段 JavaScript 编排脚本，把任务扇出给多个子 agent（subagent），按阶段收集结构化结果，最终返回脚本的返回值。适合大规模、多阶段的编排；一两项委派则优先用普通 subagent 即可。
• ralph工具：固定的迭代循环工作流——把一个不可变目标依次交给多个全新子 agent，每轮通过有界报告交接状态，工作区是唯一的长期记忆。终态为complete、blocked或budget-limited（默认上限 256 轮）。

⚠️ 两者都是前台执行：调用会等待整个运行结束，中途取消会丢弃局部输出。

模块位置：packages/workflow/、packages/workflow/tool-ralph/README.zh.md

如何选择？一张决策清单

1. 改动前要先看清方案→ 用/plan，批准后再执行；
2. 目标很大、需要跨很多轮持续推进→ 用/goal，让 Goal Round 自动续行；
3. 单个任务内拆步骤、看进度→ 交给 Todo 清单；
4. 有耗时命令不想干等→ 后台 Jobs，完成后自动通知；
5. 多个智能体并行干大活→ Workflow 编排或 Ralph 迭代循环。

常见问题（FAQ）

Q1：Plan 模式能保证智能体只读吗？不能。Plan 是引导而非强制，强制只读需要额外组合沙箱与审批策略。

Q2：重启应用后 Goal 还在吗？会自动继续吗？目标状态持久保留，但自动续行会被停用（安全设计）。说一句"继续"或执行/goal resume即可重新启用。

Q3：Todo 列表可以跨很多轮保留吗？不建议。清单在下一轮开始时清空；跨轮持久跟踪请使用 Goal。

Q4：Workflow 和 Ralph 有什么区别？workflow由智能体自由编写编排脚本、可扇出多路并行；ralph是固定策略——串行多轮、每轮全新子 agent，更适合"死磕一个目标"的迭代场景。

延伸阅读

• Plan 子系统：packages/plan/README.zh.md
• Goal 子系统：packages/goal/README.zh.md
• Jobs 子系统：packages/jobs/README.zh.md
• Workflow 子系统：packages/workflow/README.zh.md
• Todo 能力：packages/todo/README.zh.md
• Goal 界面（GoalBar）：packages/client/ui-goal/README.zh.md

按这套组合打法——Plan 定方案、Goal 定目标、Todo 管步骤、Jobs 跑长活、Workflow 做编排——你就能在 DeepSeek Harness Studio 里把任务管理得井井有条。