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开源模型

吐槽一下Codex harness的假开源

2026 年 9 月 2 日

文章对比OpenAI Codex Harness与DeepSeek Harness的开源实践,指出Codex虽采用Apache 2.0许可证、代码公开,但禁止外部代码贡献、核心能力接口不开放、模型协议锁定,仅支持外围MCP通信;而DeepSeek Harness奉行‘一切皆插件’,开放Discussions与插件生态。二者分别代表‘大教堂’与‘集市’式开源范式。

只要眼球足够多,所有bug都是浅显的。 ——《大教堂与集市》

Codex Harness GitHub仓库界面截图
Codex Harness GitHub仓库界面截图

可能是被DeepSeek Harness刺激了,OpenAI也刚跟风开源了codex harness。

模型是发动机,harness是车。发动机再强,没有车也开不走。

许可证层面,两家都没问题:Codex采用Apache 2.0,DeepSeek Harness采用MIT。代码规模也接近。

但我看了下Codex harness的github仓库,Codex harness开源程度太低了,这不是一种假开源嘛。

开源的三个台阶

能不能看?能不能改?能不能扩?

第一层,两家都做到了。核心代码公开,不是只放一个壳子。

第二层,差别就出来了。

Codex的贡献指南写得很直接:

We do not accept external code contributions or pull requests.

不接受外部代码贡献,也不接受PR。非成员提交的PR长时间没有处理,还会被机器人自动关闭。

理由是这样的:评审外部代码,有时比自己重写更费时间。对于一个追求稳定和安全的工业级项目,似乎一种合理选择。

Codex贡献指南截图:明确拒绝外部PR
Codex贡献指南截图:明确拒绝外部PR

但它意味着:你可以看、可以提issue,却不能把自己改好的代码送进去。

DeepSeek Harness则开放了Discussions,鼓励开发者发布第三方插件,还建了群,朴实到有点土,用来收集反馈。它的开发历史同样不透明,仓库只有一个压平后的提交记录,但至少参与的入口是开着的。

都说自己开源,但只有一家让你动手

Codex也有一个叫core-plugins的系统,但它主要安装skill、MCP配置和钩子脚本。

真正控制核心能力的接口仍在Rust源码内部,工具注册方法也只对项目内部开放。第三方想增加能力,主要靠MCP:自己运行一个独立程序,隔着进程边界和Codex通信。

说得形象一点:施工现场,你可以在大门外递东西,但不能进来动手一起盖房子。

DeepSeek Harness的设计正好相反。它的原则是“一切皆插件”:模型、工具、沙箱、界面,甚至主循环都可以替换。第三方插件和官方插件走同一套接口,十几行代码就能增加一个工具。

Codex Harness把模型也锁定了自家模型。Codex目前把协议收束到了OpenAI自己的Responses API;DeepSeek Harness则直接带上了OpenAI、Anthropic、Google、Mistral等多家模型的支持。

Codex的工程水平和成熟度确实高

必须说句公道话:Codex的工程水平很高。

它的沙箱、权限控制、跨平台执行和远程中继,都是工业级的成熟工程。对于准备把Agent接入真实业务的工程团队,这种稳定性可能比插件自由更重要。

DeepSeek Harness则还是0.1版本,文档和代码存在不一致,插件生态几乎为空,安装体验也不够成熟,但人家施工现场的大门开着的。

《大教堂与集市》作者雷蒙德区分过两种开源:

一种是大教堂。少数人闭门建造,完成后把源码公开。

另一种是集市。所有人都可以进来,吵吵嚷嚷地一起搭建。

Codex是一座工程精良的大教堂。DeepSeek Harness则像一个刚刚开张、甚至有些杂乱的集市。

两者都可以叫开源,但它们给开发者的位置完全不同。

怎么选

如果你要把Agent接进自己的产品,追求稳定、安全和可控,Codex更合适。你本来也未必需要修改它的核心。

如果你想研究Agent如何运行,替换模型、工具和主循环,或者做一套自己的东西,DeepSeek Harness更值得折腾。

想吐槽一下的原因,Codex harness目前的“开源”状况是:你可以看、可以提 bug、可以拿钱,但你不能改,你的代码不许进门,你想接的模型得先按我的协议改造,你用母语提的意见会被自动翻译成英文。

你是大教堂,就别用集市的词做宣传。

如果开放是有边界的,把边界说清楚,反而更值得尊敬。

开源不只是代码以什么许可证躺在GitHub上,也是一种人与人之间的关系:你能不能参与,能不能修改,能不能留下自己的那一笔。

只要眼球足够多,所有bug都是浅显的。但前提是要能参与,如果只能看,不能动手,那再多眼球,也只是围观。

JOTO 企业落地观察

  • 企业部署智能体时,若选择Codex Harness,需接受其‘封闭核心+外围集成’架构,这意味着定制化开发必须绕过内部Rust接口,通过MCP进程通信实现,显著增加调试复杂度与延迟风险,适合已有稳定模型服务且无需深度干预执行逻辑的场景。
  • 这类系统的取舍在于:Codex强调生产环境下的沙箱安全与协议收敛,牺牲插件灵活性换取交付确定性;而DeepSeek Harness将扩展性前置,要求企业团队具备更强的工程消化能力,尤其在模型适配、插件兼容与主循环重构方面承担更高技术成本。
  • 对RAG知识工程团队而言,Codex Harness的模型锁定与API收束会限制私有知识源的嵌入方式——无法直接注入自定义检索逻辑或重写响应生成链路;DeepSeek Harness的开放插件机制则允许将RAG模块作为一级组件无缝接入主循环。
  • AI安全治理需关注开源项目的实际协作边界。Codex虽符合许可证合规要求,但其拒绝外部PR的策略削弱了社区共治能力,企业若依赖其构建关键业务Agent,将面临长期维护责任单点化与漏洞响应被动化的双重治理风险。

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