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玩过 MUD 的朋友应该都有同感：刷等级这件事，本质上就是“把同一组命令重复敲几百遍”。从一个房间走到另一个房间，遇到怪就 kill，打完就 get，血量低了就 cast heal，循环往复。偶尔摸鱼看个视频，角色就死在半路，装备掉一地，气得人想摔键盘。

所以很长一段时间里，我一直在琢磨能不能用大模型代替我做这些重复操作。最近借着 DeepSeek Harness 这类“AI Agent 外壳工具”的成熟，我终于把这件事从想法变成了实测：让 AI 读取 MUD 房间信息，自主分析局势，直接输出战斗命令，实现自动刷级。

本文就是这次实测的完整记录，内容包括 DeepSeek Harness 的核心概念、环境搭建、skill（技能）编写、完整战斗脚本的设计思路，以及内网部署、权限报错等高频问题。文章不假设你已经熟悉 Agent 开发，只要会基本的 Python 和命令行操作，就能跟着跑起来。

顺便说明一下：DeepSeek Harness 这类工具迭代比较快，不同版本在安装方式和插件目录上会有差异。本文会以“通用 Agent 工具链”的视角讲解，重点放在思路和完整可运行的示例代码上，具体版本以你实际下载的为准。

1. 背景与核心概念

1.1 为什么选择 DeepSeek Harness 来做 MUD 自动化

MUD（Multi-User Dungeon）是最早的网络游戏形态之一，整个游戏界面就是纯文本。玩家通过输入north、kill goblin、get sword这类指令与服务器交互，服务器返回描述文本，玩家再根据文本做下一步决策。

这种“文本进、文本出”的交互方式，和大模型天然契合。换句话说，MUD 就是最适合 LLM Agent 上手的测试场：

• 输入是纯文本，不需要处理图像和复杂 GUI。
• 决策空间有限，来回就是移动、战斗、拾取、施法这几类动作。
• 游戏状态可以完整写在上下文中，不需要额外做 RAG。
• 每一步决策都能立刻得到环境反馈，适合做“观察-思考-行动”循环。

但直接用 API 调大模型远远不够。我们需要一个能管理上下文、调用脚本工具、保存运行状态、处理多轮决策的“外壳”，这就是 DeepSeek Harness 这类 Agent 工具要解决的问题。

1.2 DeepSeek Harness 是什么

用一句话概括：DeepSeek Harness 是一个围绕 DeepSeek 系列大模型设计的 Agent 运行框架/外壳工具，它把“大模型对话能力”和“外部工具执行能力”组装在一起。

如果把大模型比作大脑，Harness 就像是给大脑装上了手脚、眼睛和记事本：

• 手脚：它能调用预设脚本，比如move、attack、pickup等动作函数。
• 眼睛：它能接收外部环境输入，比如读取游戏返回的文本。
• 记事本：它能保存任务目标、历史状态、背包信息等上下文。

在 MUD 场景下，DeepSeek Harness 做的事情可以拆成三层：

环境层：MUD 服务器返回的文本状态 ↓ Harness 层：解析文本、组装上下文、触发 skill 脚本 ↓ 模型层：DeepSeek 模型根据上下文生成下一步动作

1.3 DeepSeek Harness 与普通 API 调用的区别

很多初学者会觉得：“我不就是写个while True，然后调 API，把返回结果当命令发出去吗？”

理论上确实可以，但实际跑起来会发现几个麻烦：

这也是我推荐用 Harness 这类工具来做 AI Agent 自动化测试的原因：它能让你把精力花在“定义 skill”和“设计提示词”上，而不是重复造一个 Agent 脚手架。

2. 环境准备与版本说明

2.1 运行环境

本次实测的目标是验证“AI 自动刷 MUD 等级”的闭环，所以我使用的环境如下：

• 操作系统：Windows 11（同时验证了 Linux 下的部署思路，下文会说明差异）
• 语言环境：Python 3.10+
• 模型调用：DeepSeek API，通过OPENAI_API_KEY环境变量方式注入（兼容 OpenAI 协议）
• Agent 工具：DeepSeek Harness（社区开源版本）
• 额外依赖：requests、pyyaml、python-dotenv

特别说明：DeepSeek Harness 当前版本更新速度较快，部分命令和配置项可能已有变化。下面示例重点演示“配置思路”，遇到不兼容时请以官方仓库 README 的说明为准。

2.2 安装 DeepSeek Harness 与基础依赖

安装流程大致分三步。首先创建并激活虚拟环境：

mkdir mud-ai-agent && cd mud-ai-agent python -m venv venv # Windows venv\Scripts\activate # Linux / macOS source venv/bin/activate

然后安装 DeepSeek Harness。不同版本的安装方式不太一样，常见的是通过 pip 安装或源码克隆：

# 方式一：通过 pip 安装（如果官方提供包名，以仓库说明为准） pip install deepseek-harness # 方式二：克隆源码后本地安装 git clone https://github.com/your-target/deepseek-harness.git cd deepseek-harness pip install -e .

最后安装项目需要的辅助库：

pip install requests pyyaml python-dotenv

2.3 示例项目结构

为了后续扩展方便，我建议把整个项目组织成下面的结构：

mud-ai-agent/ ├── venv/ # Python 虚拟环境 ├── config/ │ ├── settings.yaml # Harness 全局配置 │ └── model_config.yaml # 模型参数配置 ├── skills/ │ ├── mud_combat/ │ │ ├── skill.yaml # 战斗技能定义 │ │ ├── prompt.md # 独立提示词文件 │ │ └── actions.py # 动作执行脚本 │ └── mud_loot/ │ ├── skill.yaml │ ├── prompt.md │ └── actions.py ├── logs/ │ └── run.log # 运行日志 ├── .env # API Key 等敏感配置 └── main.py # 自定义启动入口（可选）

3. 核心原理与关键配置拆解

3.1 从“对话”到“行动”：Agent 循环

DeepSeek Harness 作为 Agent 框架，核心运行逻辑就是下面这个循环：

1. 获取环境观察（MUD 返回文本） 2. 将观察写入上下文 3. 调用模型，得到动作决策 4. 解析动作决策，执行本地脚本 5. 将执行结果反馈给上下文 6. 回到第 1 步，直到任务目标完成

说白了，这和我们人玩游戏时的思考过程是一样的：先看屏幕，再想策略，然后按键盘，最后看结果。DeepSeek Harness 只是把“看”、“想”、“按键盘”这三步分别对应到环境输入、模型推理、工具调用。

3.2 关键配置项说明

在config/settings.yaml中，我建议重点关注以下配置：

agent: name: "mud-farmer" max_steps: 2000 # 最大运行步数，防止无限循环 max_idle_seconds: 300 # 无操作超时时间 context_window: 8000 # 上下文窗口上限，超出后触发裁剪策略 model: provider: "deepseek" model_name: "deepseek-chat" temperature: 0.3 # MUD 决策建议用较低温度，减少随机动作 max_tokens: 200 # 限制每次输出长度，避免一次性输出太多内容 timeout_seconds: 30 executor: sandbox: true # 是否启用沙箱环境 allow_network: false # 是否允许 skill 内发起网络请求

这里有几个容易踩坑的地方：

• temperature 不要调太高。MUD 战斗需要的是稳定决策，不是创造力。温度高容易出现“模型突然决定往东走”这种奇怪行为。
• max_tokens 要限制。如果模型一次输出几百个 token，里面混着闲聊、思考、命令，解析时很容易出错。
• max_steps 必须有。没有步数上限的 agent，一旦陷入死循环，会一直消耗 API 费用。

3.3 skill 机制：让 AI 获得“战斗技能”

skill 是 DeepSeek Harness 里最重要的扩展单位。你可以把 skill 理解成一个“给 AI 预装的功能包”。

一个标准的 skill 通常包含三部分：

1. skill.yaml：描述这个技能什么时候触发、调用哪些函数。
2. prompt.md：告诉模型这个技能的使用规范和动作列表。
3. actions.py：真正执行的 Python 函数。

在 MUD 战斗中，我们需要的 skill 至少要有：

• 移动技能：从一个房间移动到另一个房间。
• 战斗技能：攻击目标怪物。
• 拾取技能：捡起战利品。
• 恢复技能：血量低时施法治疗。
• 状态分析：从房间描述中提取“血量”“怪物”“出口”等关键信息。

3.4 上下文管理：防止 AI 忘了自己要干什么

MUD 场景下上下文增长很快。每走一个房间，服务器就会返回一段新描述，如果每次都把原始文本丢给模型，几轮之后上下文就爆了。

DeepSeek Harness 的通用做法是“结构化摘要”：

• 原始文本进入后，先经过解析器提取关键信息。
• 关键信息压缩成固定格式的状态描述。
• 历史状态只保留最近 N 轮，更早的换成摘要。

举个例子，原始房间文本可能是：

你走进一个幽暗的洞穴，空气中弥漫着潮湿的气息。 这里明显的出口是 east 和 north。 一只洞穴蝙蝠在这里盘旋，看起来不太友好。 你的生命值：78/100，法力值：35/50。

压缩后的状态可以写成：

[Room] cave_01 | exits: east, north [Enemy] cave_bat_01 | HP: unknown [Player] HP: 78/100 | MP: 35/50

这种格式在第二次、第三次进入同一个房间时，可以显著降低 token 消耗。

4. 完整实战：让 AI 自动战斗刷等级

4.1 实战目标设定

我们要实现的目标是：

• 角色自动寻找可攻击的怪物。
• 击败怪物后自动拾取掉落物。
• 血量低于 30% 时自动使用治疗技能。
• 当前房间无怪时，自动移动到下一个房间。
• 持续运行，直到角色升到目标等级。

这个流程看起来很复杂，但拆解后也就是上面说的四类动作：看状态、做决策、执行动作、循环。

4.2 定义战斗 skill

首先在skills/mud_combat/skill.yaml中定义技能元信息：

name: "mud_combat" description: "MUD 自动战斗技能，用于扫描怪物、攻击、拾取和恢复" triggers: - "战斗" - "怪物" - "拾取" - "治疗" actions: - name: "scan_room" description: "解析当前房间文本，提取怪物、出口、玩家状态" function: "actions.scan_room" - name: "attack" description: "攻击指定目标" function: "actions.attack" parameters: target: "string" - name: "cast_heal" description: "对自身施放治疗技能" function: "actions.cast_heal" - name: "move" description: "向指定方向移动" function: "actions.move" parameters: direction: "string" - name: "loot" description: "拾取房间内全部掉落物" function: "actions.loot"

然后在skills/mud_combat/prompt.md中定义提示词模板，这是整个 skill 的灵魂：

# MUD 自动战斗指令 你的任务是控制 MUD 角色进行自动打怪升级。你只能输出可执行的游戏命令，不能输出解释。 可用的命令如下： - scan：解析当前房间状态 - attack <target>：攻击指定目标 - cast heal：施放治疗术 - move <direction>：向指定方向移动 - get all：拾取所有物品 输出格式要求： 1. 每次只能输出一条命令。 2. 如果当前房间存在怪物且自身血量高于 30%，必须攻击怪物。 3. 如果自身血量低于 30%，优先执行 cast heal。 4. 如果房间内没有怪物，优先执行 move east 或 move north。 5. 如果房间内有可拾取物品，先 get all 再移动。

4.3 编写动作执行层

接下来是实际的 Python 动作代码。这里我提供一个简化但可运行的示例。

在skills/mud_combat/actions.py中：

# -*- coding: utf-8 -*- """ MUD 战斗 skill 动作执行层 说明：这里演示的是动作层的执行逻辑， 实际接入 MUD 服务器时需要根据你的客户端协议调整命令发送方式。 """ import re def scan_room(raw_text: str) -> dict: """ 从 MUD 服务器返回的原始文本中提取状态信息。 返回结构化字典，方便模型做决策。 """ state = { "exits": [], "monsters": [], "items": [], "hp": None, "mp": None, } # 识别出口，常见 MUD 描述如 "明显的出口是 east, north" exits_match = re.search(r"出口[是:]?\s*([a-z,，\s]+)", raw_text, re.I) if exits_match: exits_text = exits_match.group(1) state["exits"] = re.findall(r"[a-z]+", exits_text.lower()) # 识别怪物，常见描述如 "一只洞穴蝙蝠在这里盘旋" monster_match = re.findall(r"[\u4e00-\u9fa5]*?(蝙蝠|哥布林|骷髅|狼|兽人|史莱姆)[\u4e00-\u9fa5]*", raw_text) state["monsters"] = monster_match # 识别生命值，常见格式 "生命值：78/100" hp_match = re.search(r"生命值[：:]\s*(\d+)/(\d+)", raw_text) if hp_match: state["hp"] = { "current": int(hp_match.group(1)), "max": int(hp_match.group(2)) } return state def attack(target: str) -> str: """ 生成攻击命令。这里不真正连接游戏服务器， 而是返回一个字符串命令，由上层客户端发送。 """ return f"kill {target}" def cast_heal() -> str: """生成治疗命令。""" return "cast heal" def move(direction: str) -> str: """根据出口方向生成移动命令。""" return f"move {direction}" def loot() -> str: """拾取房间内物品。""" return "get all"

需要注意：上面的scan_room是从网页版 MUD 或日志文件中解析文本用的。如果 DeepSeek Harness 直接对接 MUD 客户端，那么attack、move这些函数返回的命令字符串会被发送到游戏服务器，而服务器返回的新文本又会进入下一轮上下文。

4.4 编写主循环逻辑

这一步是整个 AI 自动战斗的核心循环。我用一个简化的 Python 脚本演示 Harness 内部的大致处理逻辑：

# -*- coding: utf-8 -*- """ 简易 Agent 战斗主循环，演示 DeepSeek Harness 的执行原理 实际运行请使用 Harness 的 agent 入口，这里仅展示核心思路 """ import os import time from dotenv import load_dotenv import openai # 加载 .env 中的 API Key load_dotenv() client = openai.OpenAI( api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"), base_url=os.getenv("DEEPSEEK_BASE_URL", "https://api.deepseek.com"), ) from skills.mud_combat.actions import scan_room, attack, cast_heal, move, loot def apply_model_decision(room_raw_text: str, history: list) -> tuple[str, list]: """ 调用 DeepSeek 模型，根据房间文本和上下文生成下一步动作。 返回 (执行结果, 更新后的上下文历史) """ # 将房间原始文本压缩为结构化状态 state = scan_room(room_raw_text) # 组装上下文：这里模拟 Harness 的 skill 上下文 prompt = build_skill_prompt(state, history) response = client.chat.completions.create( model="deepseek-chat", messages=prompt, temperature=0.3, max_tokens=100, ) # 模型输出的决策，例如 "attack 洞穴蝙蝠" 或 "move east" decision = response.choices[0].message.content.strip() # 这里建议对 decision 做格式校验，防止模型乱输出 return decision, history + [{"role": "assistant", "content": decision}] def build_skill_prompt(state: dict, history: list) -> list: """构造发给模型的 messages 列表。""" system_prompt = """ 你是 MUD 游戏中的自动化战斗助手。 根据给定的房间状态，选择最合适的动作。 输出格式必须是一个命令，例如： - attack 洞穴蝙蝠 - cast heal - move east - get all 不允许输出解释。 """ state_text = f""" 当前房间状态： 出口：{state['exits']} 怪物：{state['monsters']} 生命值：{state['hp']} 物品：{state['items']} """ # 简单组装：系统提示 + 历史最近的 6 轮 + 当前状态 messages = [{"role": "system", "content": system_prompt}] messages.extend(history[-6:]) messages.append({"role": "user", "content": state_text}) return messages def main_loop(room_raw_text: str, max_steps: int = 100): """简易战斗循环，最多执行 max_steps 步。""" history = [] current_room_text = room_raw_text for step in range(max_steps): decision, history = apply_model_decision(current_room_text, history) print(f"[Step {step}] 模型决策: {decision}") # 执行决策动作，并模拟服务器返回 if decision.startswith("attack"): # 模拟攻击成功后服务器返回的新房间文本 current_room_text = "你击败了怪物。这里明显的出口是 east。你的生命值：60/100" elif decision.startswith("cast heal"): current_room_text = "你施展了治疗术。生命值恢复到 90/100。这里明显的出口是 east。" elif decision.startswith("move"): current_room_text = "你来到了另一个房间。一只哥布林在这里。生命值：85/100。出口是 west。" elif decision.startswith("get all"): current_room_text = "你拾取了一些金币。生命值：85/100。出口是 west。" else: # 模型输出不合法，记日志并继续 history.append({"role": "user", "content": "上一条输出不是一个可执行命令，请重新输出。"}) time.sleep(0.5) # 避免请求过快，实际使用中可以去掉

上面的代码演示了一个极简版本。真实使用 DeepSeek Harness 时，main_loop会由框架自身管理，我们只需要把skill.yaml挂载到 Agent 配置中即可。

4.5 运行与验证

在把 skill 挂载到 Harness 后，典型的启动方式是：

deepseek-harness start --config config/settings.yaml --skills skills/mud_combat

或者在 Python 脚本中通过 Harness 的 API 启动：

from deepseek_harness import Agent agent = Agent( config_path="config/settings.yaml", skills_dir="skills", ) agent.run()

运行成功后的日志大致会长这样：

2025-01-15 10:23:01 [INFO] 扫描房间：出口[east, north]，怪物[洞穴蝙蝠] 2025-01-15 10:23:02 [ACTION] attack 洞穴蝙蝠 2025-01-15 10:23:05 [INFO] 战斗胜利，获得 25 经验值 2025-01-15 10:23:06 [INFO] 生命值 58/100，触发治疗策略 2025-01-15 10:23:07 [ACTION] cast heal 2025-01-15 10:23:09 [ACTION] get all 2025-01-15 10:23:10 [INFO] 当前房间无怪物，执行移动决策 2025-01-15 10:23:11 [ACTION] move east

如果 AI 刷等级的整个流程能稳定循环，说明 Agent 的“观察-决策-执行”链路已经打通。

5. 常见问题与排查思路

在实测过程中，下面几个问题是出现频率最高的。我整理成了表格，方便直接对照排查。

下面单独展开三个重要问题。

5.1 SetNamedSecurityInfoW failed (win32) 的解决细节

这个报错本质上发生在 Windows 上修改文件安全描述符失败。常见触发场景是 skill 运行时读取prompt.md或写入日志文件，而目标文件所在的目录没有修改权限。

排查顺序建议如下：

1. 查看报错发生在哪个文件路径，确认是文件读取失败还是目录创建失败。
2. 右键项目文件夹 -> 属性 -> 安全，确认当前用户拥有“完全控制”或“修改”权限。
3. 关闭杀毒软件的“受控文件夹访问”功能，或把项目目录加白名单。
4. 以管理员身份重新打开终端再启动 Harness。
5. 如果项目位于C:\Program Files等受保护目录下，整体移到D:\workspace这类普通目录。

5.2 DeepSeek Harness 如何在离线局域网内部署

这个需求在有内网环境的企业中很常见。由于 Harness 只是 agent 框架，它本身不要求必须连接外网，关键在于模型推理的地址。

一种可行的方案是：

model: provider: "openai-compatible" base_url: "http://192.168.1.100:8000/v1" model_name: "local-model-name" api_key: "no-key-needed"

然后用 vLLM 或 Ollama 在内网服务器上启动 DeepSeek 开源模型服务，再把 Harness 的base_url指向内网地址即可。这样 MUD 文本数据完全不出内网，适合需要数据隔离的场景。

5.3 模型乱输出怎么兜底

大模型偶尔会抽风，输出一些非命令内容，比如“好的，我来帮你分析一下当前局势……”。这种情况在长时间运行中几乎一定会发生。

建议做三层兜底：

• 第一层：prompt 约束，明确输出格式。
• 第二层：代码解析，检测到非法格式就重试，连续 N 次失败则休息 30 秒再继续。
• 第三层：步数上限和异常熔断，超过max_steps自动停止，避免烧钱。

6. 最佳实践与工程建议

6.1 不要把全部逻辑都丢给模型

这是新手最容易犯的错误。很多人写完 skill 后，把“判断血量是否过低”“判断房间有没有怪”这类确定性逻辑全部交给大模型。效率低，成本高，还容易出现幻觉。

在 DeepSeek Harness 中做 MUD 自动战斗，我建议遵循“3-7 原则”：

• 70% 的确定性逻辑用代码完成：状态解析、血量判断、物品识别、命令合法性校验。
• 30% 的决策逻辑交给模型：在多个可行动作中选择最优策略、处理未预期情况、制定刷级路线。

举个例子，血量低于 30% 时强制cast heal，这个判断应该是actions.py里的一个if分支，而不是提示词里的一句建议。

6.2 做好日志和状态持久化

MUD 自动化通常要跑好几个小时，进程中断是很常见的事。如果每次中断都要从头开始，这个方案就没有实用价值。

建议至少保存以下状态：

{ "current_room": "cave_01", "level": 9, "exp": 1280, "hp": 66, "mp": 20, "step_count": 3421, "consecutive_failures": 0 }

每次动作执行后，把状态写入logs/state.json。重新启动时先读取这个文件，让 Agent 知道“我刚才玩到哪里了”。

6.3 重视 API Key 安全

项目中的 API Key 属于敏感凭证。务必做到：

• 不硬编码在代码或skill.yaml中。
• 统一通过环境变量或.env文件注入，并把.env加入.gitignore。
• 团队协作时使用密钥管理服务，不直接传文件。
• 如果 Key 意外泄露，立即在控制台重置。

6.4 Agent 权限要尽量收敛

反复强调一个原则：给 Agent 开放的能力，只应该是它完成目标所必需的最小权限集合。

在 MUD 自动战斗这个场景中：

• 只需要开放房间扫描、移动、攻击、治疗、拾取这几类函数。
• 不要开放文件系统高级操作、网络请求、系统命令等无关能力。
• 在settings.yaml中开启sandbox: true，限制 skill 的执行环境。

把这个习惯带到企业开发场景中，就是“最小权限原则”。无论 Agent 面对的是测试环境还是生产系统，先收敛权限，再谈效率。

6.5 MUD 自动化的边界提醒

最后想多说一句：MUD 游戏的规则差异很大，有些服务器明确禁止机器人或自动化脚本。做技术验证、学习 Agent 开发没问题，但如果要在某个服务器上长时间挂机，建议先查看该服务器的规则说明，或者只在允许自动化的测试服/单机版环境中运行。

做技术探索不代表可以无视服务条款。合规使用，才能避免账号处罚和法律风险。

7. 总结与下一步学习方向

这次实测带给我最大的感受是：用 DeepSeek Harness 这类 Agent 工具做 MUD 自动战斗，技术门槛其实不高，真正花时间的地方在于“如何把游戏规则翻译成模型能理解的动作空间”。

文章中提供的scan_room、attack、move等函数只是最基础的框架，接下来可以从以下方向继续深入：

• 增加经验计算器：让模型知道“击杀一只蝙蝠需要多久，升级还差多少经验”。
• 增加路径规划：通过地图拓扑结构，让 Agent 自动规划刷怪路线，减少来回折返。
• 增加背包管理：自动识别物品品质，低价值物品直接丢弃。
• 接入多模型协作：一个模型负责战斗决策，另一个模型负责地图记忆和路径记忆，减少单一模型上下文压力。
• 结合 ROS 或 OpenClaw 这类机器人框架：把同一套 Harness 思路迁移到更复杂的物理环境控制中。

MUD 只是一个有趣的试验田。把这场实测中调通的“观察-决策-执行”链路迁移到自动化测试、爬虫调度、运维巡检中，才是 DeepSeek Harness 这类工具更大的价值所在。如果你也正在折腾 Agent 自动化，建议从自己最熟悉的场景开始，哪怕只是自动整理日志、自动填表单，也先跑通一轮闭环。把第一个闭环跑起来，后面就顺了。