都在说的插件，AI Agent 正在变成可组装的工作台

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最近几条更新放在一起看，很容易让人觉得，AI Agent 正在集体走向“插件化”。但这四个案例的重点并不一样：有的在改 Agent 的内部动作，有的在减少工具说明带来的上下文负担，有的在把一套工作方法装起来，还有的试图把整个运行环境拆开重组。

这里最容易混淆的，恰恰是“插件”这个词。它听起来像同一类东西，实际能伸进去的深度差别很大。先把这个范围看清楚，后面的四个产品才不会被混成一团。

【一】先别急着把所有插件混在一起

把插件放到 Agent 里，可以先粗略分成四层：

1. 工具层：增加搜索、浏览器、数据库、画图等能力。
2. 技能层：告诉 Agent 一类任务应该怎么做，例如代码审查、写周报或制作幻灯片。
3. 工作流层：把多个工具和步骤接成一条可复用的路径。
4. 运行时层：改变 Agent 如何处理消息、调度工具、显示界面，甚至改变它原本的内置功能。

差别在于，前面三层是在给工作台添工具、添说明或添流程；到了运行时层，插件开始碰到工作台本身。Claude Mods 和 DeepSeek Harness 引起讨论，主要就是因为它们把手伸到了这里。

【二】Claude Mods：它开始碰 Claude Code 的内部动作

Anthropic 在 Claude Code 的官方源码说明里，把 Mod 定义为带有 function hooks 的 Claude Code 插件。简单说，它可以挂到 Claude Code 的内部事件上，在特定时机插入自己的处理逻辑。

这也是它和普通技能插件的分界：普通插件通常是在已有工作台里增加能力，Mod 则可以影响 Claude Code 怎样工作、怎样显示结果，以及部分内置能力怎样实现。官方仓库目前列出了几个内置 Mod：

· `diff`：把代码变化显示在旁边的面板中；
· `telemetry`：处理内置遥测事件；
· `agents-md`：改变项目指令文件的读取方式；
· `sec-default`：控制组织级设置和插件之间的边界。

如果普通插件像给汽车装导航，Claude Mod 更像是在改仪表盘、控制系统和部分驾驶规则。这个比喻不完全精确，但能说明它为什么比“多一个命令”更深入。

Boris Cherny 在 X 上宣布 Claude Mods 已经上线，并展示了社区制作的俄罗斯方块 Mod。[1]

这项能力还在早期。官方源码也提醒，相关 API 可能随着版本变化而调整。眼下更适合把它看成一个开放方向：Agent 的内置功能开始允许社区参与重新定义，至于生态能不能稳定下来，还要看后续版本。

【三】Pi Code mode：先别把工具说明全塞进上下文

Pi 1.0 处理的是另一个问题：工具一多，Agent 的上下文会被工具说明占得很满。传统做法是在启动时把说明全部放进去，之后每次请求都重复带上一部分。

Pi 的 Code mode 把这个过程改成脚本调用：模型需要某个工具时，再通过代码调用工具或模型接口，并读取对应的说明。Pi 官方 1.0 更新说明称，在默认工具和 Code mode 同时启用时，一个 GPT-5.6 请求的提示词规模大约从 5300 个 token 降到 3300 个 token。

这组数字说明的是装载方式变了，不是模型突然获得了新能力。工具不必在一开始就全部摊开，Agent 可以在需要时把工作台补齐。

Pi 1.0 还允许对话进行到一半时更换系统消息和工具，部分工具也可以延迟加载或提前缓存。对开发者来说，这让 Agent 更像一个可以动态整理的工作台，而不是开机时就固定好的工具栏。

Pi 1.0 官方更新说明[2]也提醒，Code mode 首先是一种运行机制和调用方式。它不等同于完整的插件市场，也不代表所有功能都已经开放给第三方替换。

【四】Codex Plugins：把一套工作方法装起来

Codex 的路子更接近“把一套做事方法打包好”。OpenAI 对插件的描述，是把可复用的 Skills、连接的应用和其他能力组合起来，帮助 ChatGPT 或 Codex 完成一类工作。插件可以接外部服务，也可以只包含本地技能和操作说明。

比如，一个项目管理插件可以读取日历、邮件或项目管理工具里的信息，按固定模板起草周报，提醒用户检查风险，再在得到授权后把结果写回相关应用。它装进去的不是一个孤零零的按钮，而是一段可以反复使用的工作路径。

　　｜所以，Codex 和其他 Agent 确实在解决相近的问题，但它目前最清晰的重点，是把能力和工作流封装、分发出来；它并不是在直接开放 Claude Code 那样的内部运行时。

这也是为什么 Codex 插件要同时处理应用授权、工作区权限和安装范围。插件能做什么，不只由它的说明决定，还取决于它连接了哪些应用、用户给了哪些授权，以及它运行在哪个平台。

OpenAI 官方插件说明[3]把 Skills、连接应用、插件安装和权限边界写得比较清楚。社区里的 Taste 等案例，则让人看到另一件事：插件生态的价值，也在于用户能不能把自己的方法留下来，下一次不用重新解释。

【五】DeepSeek Harness：连运行环境也可以拆开换

DeepSeek Harness 说 “Everything is a plugin”，重点不在于插件数量多，而在于它把 Agent 的运行环境也当成可组合的部分来处理。

从官方仓库和文档来看，它想插件化的范围包括：

· 模型和模型提供商；
· 工具和 Shell 执行能力；
· 子 Agent；
· 终端和后台任务；
· Web UI；
· Computer Use；
· 计划任务、记忆和其他运行时服务。

普通技能插件主要回答“这件事应该怎么做”；Harness 层插件还会影响 Agent 能调用什么、怎样运行，以及怎样和桌面交互。这已经更接近在组装一个 Agent 平台。

DeepSeek Harness 的 Computer Use 文档说明，模型可以通过配置好的 provider 观察并操作本地桌面，目前可以使用 Cua Driver MCP 或 native provider。同一个组合中一次只能注册一个 Computer Use provider，而且这项能力仍处于实验阶段。

它确实可以让 Agent 打开浏览器、观察页面、执行点击和输入，再去 X 或其他网站读取资料。但“能操作桌面”和“能稳定完成网页研究”之间，还有一段距离。浏览器状态、系统权限、页面结构，以及网页里的提示注入，都会影响结果。

DeepSeek Harness 官方网站[4]以及 Computer Use 文档[5]展示了这套架构正在往哪里走。

【六】把四条路线放在同一张图里

放在一起看，它们并不是在争夺同一个位置。Claude Mods 碰运行时，Pi 调整工具调用，Codex 打包工作方法，DeepSeek Harness 则把更多运行组件拆出来。与其问谁的插件更强，不如先问：它到底允许用户改动哪一层？

【七】为什么大家现在都在做这件事？

功能多到一定程度之后，全部塞进核心产品并不是好办法。搜索、浏览器、代码执行、记忆和桌面操作，各自带着不同的权限和配置；全都默认打开，系统会变重，用户也很难知道哪些能力正在参与。

用户需要的工作台也不一样。程序员在意代码和终端，研究人员在意资料和引用，设计师在意文件与视觉工具，企业团队还要考虑权限和审批。一套默认配置很难同时照顾这些场景。

社区的速度又往往比官方产品更快。官方团队把基础设施做稳，细分需求则由使用者先遇到、先试出解法。插件、技能和工作流，给这些经验留下了一个可以复用的形状。

对用户来说，插件化最后落到一件很具体的事：不用每次重新解释自己的工作方法，Agent 可以把这套方法留下来，并在下一次继续用。

【八】开放得越深，越要看权限

功能开放得越深，用户越不能只看功能表。还需要继续盯住几件事：

· 不同 Agent 之间还没有统一的插件标准；
· 插件 API 变化很快，版本兼容并不稳定；
· 第三方插件可能读取文件、调用网络或执行代码；
· Computer Use 会受到网页提示注入和错误操作影响；
· 插件越强，用户越需要理解权限和数据流向。

DeepSeek Harness 的安全说明明确提醒，它目前是开发者预览软件，尚未完成安全审计。Claude Mods 的 hooks API 也仍可能变化。Codex 插件则受应用授权和工作区权限约束。

　　｜“一切皆插件”听起来很自由，但真正让它能被日常使用的，还是权限控制、版本兼容、可组合性和安全审查。

【九】最后，问题从模型转到了工作台

以前，人们比较 AI 产品，常看模型参数、上下文长度和回答质量。现在还要看另一件事：用户能不能把自己的工具、习惯和工作流程带进来。

Claude Mods 在试着开放运行时行为，Pi 在重新安排工具调用，Codex 在把工作方法封装起来，DeepSeek Harness 则把更大范围的运行组件交给用户组合。

模型当然还在变化，但 Agent 的差异会越来越多地出现在“工作台怎么被组织”这件事上。不同产品可能开放不同层级，用户也要在自由度、易用性和权限边界之间做选择。

接下来真正难的，是让普通用户看懂一个插件拿到了什么权限、会影响哪些数据，并且在出错前把它停下来。谁能把这件事讲清楚、做顺手，谁才有机会让插件进入日常工作。