查国内资料时，通用AI给出的答案总是差那么点意思。要么漏掉关键信息，要么对中文互联网的理解出现偏差。这个问题困扰过不少做Agent工作流的人。

歸藏给出的解法很直接：既然本地环境跑不动专用工具，那就把它装到云端虚拟机里去。他演示了如何在Muse的虚拟环境中部署DeepSeek Harness，专门用来处理国内信息检索。

虚拟机成了Agent的工具箱

Muse允许在云端虚拟机中运行复杂工具，这一点是整套方案的基础。Agent不再受限于本地环境能装什么、能跑什么，而是可以把Harness这类专用服务直接部署在虚拟机里。

当Agent需要查询国内数据时，直接调用虚拟机内的Harness。通用模型或连接器覆盖不到的地方，由这个专用工具补上。作者的原话是：只要涉及到国内的信息检索，就直接调用虚拟机上的DeepSeek Harness去查。

混合检索补上中文数据的缺口

这套工作流的逻辑并不复杂。通用AI在处理中文互联网数据时存在偏差或不完整的问题，而Harness在国内内容索引上有自己的优势。两者结合，Agent负责调度，Harness负责查。

作者把这种思路称为混合检索策略。核心在于：不是让一个模型包办所有事，而是让Agent根据查询内容的属性，决定调用哪个工具。涉及国内信息时，走虚拟机里的Harness通道。

这背后反映的是Agent架构在整合垂直工具时的灵活性。工具链的集成能力被虚拟机化扩展了，Agent可以接入更强大的专用模型或服务，而不必把所有能力都塞进本地。

一个可复用的工作流思路

整个方案的搭建过程围绕一个目标：让Muse把DeepSeek Harness安装在其云端虚拟机中，构建一个专门处理国内信息检索的工作流。

对于需要频繁查询国内内容的Agent使用者来说，这个思路的价值在于它不依赖通用模型的泛化能力，而是用专用工具解决专用问题。虚拟机在这里扮演的是工具容器的角色，Agent则是调度者。

国内检索的准确性和完整性，靠的是Harness的索引能力加上Agent的调度能力，两者各司其职。