Vision Mix

Vision Mix 是 DeepSeek Harness 的视觉增强插件。它把文本模型、视觉模型和可选的图片生成 API 组合成一个 Mix 模型，让原本不支持图片的 Agent 能识别上传图片、理解网页截图、持续追问图片内容，并生成或编辑图片。

模型的 Base URL、协议和 API Key 仍由 DSH 的“设置 → 模型”统一管理。Vision Mix 只引用已经配置好的 Provider，不复制凭据。

三分钟上手

1. 安装

在 DeepSeek Harness 仓库目录执行：

pnpm dsh plugin --profile web add dsh-vision-mix

启动 Web：

pnpm dsh web

安装后的正常启动不需要 --patch。

2. 配置准备使用的模型

打开“设置 → 模型”，配置至少两个模型：

识图和基础模型可以来自同一个 Provider，也可以分别使用不同中转站。

如果还要生成或编辑图片，再配置一个支持 OpenAI-compatible /images/generations 和 /images/edits 的 Provider。它可以使用与识图模型完全不同的 Base URL 和 API Key。

3. 检测并启用模型的图片能力

打开“设置 → Vision Mix”，页面最上方是“基础设置”，下方的“模型图片能力”专门用于检测和声明能力：

1. 从“待检测模型”选择刚才配置的视觉模型。
2. 点击“测试并启用 image”。
3. Vision Mix 会临时授予该模型 image 能力，发送一张红色测试图。
4. 模型正确识别红色后，Vision Mix 才会保存能力声明；失败会自动回滚。
5. 回到上方“基础设置”，由你自行在“图片模型”中选择该模型。

测试会产生一次很小的模型调用，但不会出现在聊天会话中。

4. 选择基础模型和可选能力

继续在“设置 → Vision Mix”完成：

1. 选择基础模型。
2. 在图片模型列表中选择刚才测试通过的模型。
3. 根据需要选择意图识别模型，用于判断“再详细一点”等模糊的跨轮图片追问。
4. 根据需要开启“自动识别 Agent 工具返回的截图或图片”。
5. 点击“保存路由”。

5. 开始使用

新建对话，在模型选择器中选择 Mix，然后尝试：

上传一张图片：这张图里是什么？
下一轮追问：右下角还有什么？
让 Agent 截图：检查当前网页有没有布局问题。

Mix 是 Vision Mix 注册的固定模型入口，不是一个需要单独填写 API Key 的模型服务。

中转站模型图片能力说明

很多中转站的 /models 只返回模型 id，不会声明模型能否接受图片。DSH 会安全地把这类自定义模型视为纯文本模型；如果直接发送图片，请求会在本地被拒绝，并不会到达中转站。

Vision Mix 提供三种接入方式：

能力操作只修改目标模型的输入能力声明，不会替你更换 Vision Mix 路由。启用成功后，模型会出现在上方“图片模型”列表中。测试和保存会保留模型原有的名称、上下文长度、输出长度及其他高级字段。配置写回原 Provider 的模型 profile，API Key 仍保存在 DSH 凭据系统中。

部署使用只读设置服务时，可以在 settings.yaml 中手工配置：

- id: your-vision-model
  input:
    - text
    - image

DSH Web 模型编辑器会保留这个额外字段。

使用独立的图片生成 API

识图模型与图片生成模型不必来自同一个中转站。例如：

配置步骤：

1. 在“设置 → 模型”分别创建识图 Provider 和 Images API Provider。
2. 在“模型图片能力”中测试并启用识图模型的 image 能力。
3. 在上方“基础设置”中选择识图模型。
4. 在“图片生成与编辑”选择 Images API Provider。
5. 点击“测试生图 API”。测试固定使用 low、1024×1024、PNG，会产生一次实际生图费用。
6. 看到测试图预览后点击“保存路由”。

生图测试只在内存中预览并校验结果，不会把测试图片永久写入 attachment 存储。

启用后 Agent 可以调用：

• vision_mix_image_generate：根据提示词生成新图片。
• vision_mix_image_edit：使用当前会话 attachment 编辑用户图片或上一张生成图。

生成结果会作为 DSH attachment 直接显示在对话中。后续可以继续要求“把刚才生成的图改成夜景”。

Vision Mix 能做什么

• 用户上传图片后，先显示原始消息，再调用视觉模型分析。
• 文本基础模型读取识图结果后继续推理、回复和调用工具。
• 支持“这张图里还有什么”“再详细一点”等跨轮图片追问。
• 支持分析 Agent 截图、浏览器截图和读图工具返回的图片。
• 普通文本不会重新分析上一轮图片。
• 每一次真实识图调用产生一条独立的会话记录。
• 图片 attachment 保留稳定 id，可以在当前会话中重新读取像素。
• 支持 gpt-image-2 图片生成与编辑，并预留其他图片 API 后端接口。
• 识图、基础对话、意图判断和生图可以分别选择不同 Provider。

路由方式

插件只处理当前步骤新进入的图片，不会扫描整段历史并重复调用视觉模型。

界面预览

模型与生图设置

会话级识图记录

安装可选的 dsh-better-sidebar 后，每次识图调用默认折叠显示；展开后可以查看完整提示词、图片预览、attachment id 和解析结果。

会话级生图记录

生图与编辑记录和识图记录分开，包含提示词、源图片、输出参数和生成结果。

侧边栏插件不是必需依赖。未安装时，Mix 路由、识图、跨轮追问、生图、对话图片显示和记录持久化仍然正常，只是不显示侧边栏入口。

图片 attachment 与隐私

• 插件不包含或持久化硬编码 API Key。
• 每个模型调用都通过所选 Provider 的 credential reference 重新解析凭据。
• 用户图片和生成图由 DSH attachment 服务验证和保存。
• 会话记录保存 attachment id，而不是宿主机器绝对路径或图片 base64。
• vision_mix_attachment_query 只能读取当前会话消息、工具结果或识图记录中出现过的附件。
• vision_mix_image_edit 只能编辑当前会话消息、工具结果、识图记录或生图记录中出现过的附件。
• 图片预览同时校验会话 id 和调用记录 id，不能跨会话枚举。
• 识图历史默认位于 $DSH_HOME/vision-mix/v1/calls/。
• 生图历史默认位于 $DSH_HOME/vision-mix/v1/generations/。

更完整的消息生命周期和失败行为见 DESIGN.md。

真实测试：根据设计稿开发网页

我们在 DSH Web 中让 DeepSeek-V4-Pro 和 Mix 接收相同提示词与同一张 1440×900 设计稿。

参考设计稿	Mix 单轮生成结果

Mix 用时 8分37秒、共 11 个 Agent 步骤。Vision Mix 完成初始识图、针对布局和排版的附件追问，以及成品截图复查。1440×900 下没有页面滚动、控制台错误或页面异常。

这个测试说明，同一个文本基础模型经过 Vision Mix 后，可以读取设计稿、按需重新查看像素并完成视觉自检。完整条件、提示词、资源消耗和生成源码见 BENCHMARK.md。

常见问题

安装后看不到 Mix

确认 dsh-vision-mix 已安装到当前 web profile，然后重新启动 pnpm dsh web。模型选择器中显示的是 Mix。

图片模型没有出现在“图片模型”列表

自定义中转模型默认可能只有 text 声明。在“模型图片能力”中选择它，点击“测试并启用 image”；测试成功后它会出现在上方图片模型列表，由你自行选择。

图片能力测试失败

依次检查：模型 id 是否正确、中转站是否接受图片消息、协议是否与中转站一致、API Key 是否可用。失败测试会恢复原模型配置，不会留下错误的 image 声明。

如果已经通过其他客户端确认该模型支持图片，可以使用“强制启用 image”；这个操作不会调用 API。

测试生图 API 失败

确认生图 Provider 实现 OpenAI-compatible /images/generations，并且当前账号有 gpt-image-2 权限。识图聊天接口可用不代表 Images API 一定可用。

后续追问会不会再次读取图片

明确引用图片时会。模糊追问需要配置意图识别模型；与图片无关的普通文本不会重新分析历史图片。

没有安装 dsh-better-sidebar 能否使用

可以。缺少的只有“识图记录”和“生图记录”入口，核心路由和对话图片显示不受影响。

从旧包迁移

如果安装过 0.1.x 的 dsh-codex-bridge，请先从当前 web profile 移除它，再安装 dsh-vision-mix，不要同时启用两个包。新包使用独立的 vision-mix 设置和记录目录，需要在“设置 → Vision Mix”重新选择路由。

开发

源码安装、本地调试、检查命令和发布流程见 DEVELOPMENT.md。

License

MIT