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国产大模型DeepSeek正在从模型层向更深

国产大模型DeepSeek正在从模型层向更深的Agent基础设施层延伸,智能体框架露出真容。8月13日,DeepSeekHarnessv0.1(简称DSH)开发者预览版正式向全球开发者开放测试,并同步以MIT协议公开源代码。项目发布后,迅速在X等社交平台引发开发者热议,不到24小时内,在开发社区GitHub狂揽超过7万颗星。随着DeepSeek密集发布新品,Harness成为此次更新中颇受关注的一环。8月13日凌晨,DeepSeekV4Pro正式推出,新版本增强了Agent能力。同一天,DeepSeek宣布,随着DeepSeekV4全系列模型正式版上线,API价格将上调并采用峰谷分时定价。如果说模型决定了AI“能做什么”,那么Harness就是决定AI“如何把事情做完”的基础设施。随着AI从聊天问答走向能够自主调用工具、编写代码、操作文件并完成复杂工作流的Agent,Harness的重要性也开始凸显。从模型到Agent:DeepSeek如何定义Harness?所谓Harness,是指围绕大语言模型构建的一套软件支撑框架,旨在帮助AIAgent管理和执行更加复杂的任务。简单来说,它可以被理解为让一个大模型真正成为Agent所需要的整套运行系统。DSH团队将模型比作“Agent的灵魂”,而Harness则“给予Agent理解环境、使用工具,并在真实场景中持续工作的能力”。团队表示,DSH采取“一切皆插件”的设计思路:“我们采用插件式开放架构来构建AgentHarness:模型、工具、技能、会话、沙箱、存储、循环、调度、UI等所有Agent能力均由插件组合而成,可自由替换、灵活重组。”这意味着,DSH并不只是给DeepSeek模型套上一层工具,而是试图将Agent运行所需要的各个环节拆分成可以动态组合的模块。目前,OpenAI、Anthropic等AI前沿实验室都在构建自己的Harness,以提升AI在编程及其他工作场景中的效率和能力。不同的是,OpenAI的Codex和Anthropic的ClaudeCode更侧重于面向软件开发的AIAgent,能够理解代码库、调用工具、修改代码并完成复杂的软件工程任务。相比之下,DeepSeek此次推出的Harness则进一步向底层延伸,直接触碰到Agent工程架构层面。有开发者在X平台上总结认为,DSH能够将DeepSeek的模型、工具、文件系统、沙箱、Agent循环等全部模块化,同时记录、回放和修改Agent的完整运行过程。由此,DeepSeek不再只是“一个模型”,而开始成为一个可以自由组装、持续演进的Agent运行平台。DSH采取“一切皆插件”的设计思路,引发社区讨论。来源:X平台这种设计也与DSH背后的核心组件Cordis有关。DeepSeek与北京大学近日联合发布论文《AProgrammingParadigmforSpatiotemporalComposability》(《一套处理时空可组合性的编程范式》),进一步解释了这套架构的技术基础。作为负责DSH插件加载、卸载和依赖关系的核心,Cordis提供了一套动态组合机制。经过Context管理的组件可以被动态加载和卸载,同时自动回收其所管理的副作用。值得注意的是,这套设计并非只停留在论文或实验室阶段。据论文介绍,相关设计已经在Koishi聊天机器人框架中运行四年,目前已有超过4000个社区插件在生产环境中得到验证。在X平台上,许多网友用“overwhelming(压倒性的)”来形容这篇论文。有开发者表示,它提出了一种新的编程模型,即一个组件不仅需要告诉系统“我需要什么”,还需要明确“我会改变什么”。系统在运行时可以据此自动激活相应依赖,而当组件退出时,又能够撤销此前产生的影响。早期体验者:想法很酷,但仍有明显短板DSH开放测试后,迅速吸引了一批开发者进行实际测试。知名开发者、Flask框架创始人ArminRonacher评价称,DSH展现出了“一些很酷的想法”。他表示自己很喜欢其中的设计,“确实让我重新思考了一下我们在产品中进行Harness重构的方式”。也有开发者直接对比了不同Harness的实际表现。一名用户给DeepSeekV4Flash布置了完全相同的任务——制作一个基于Three.js的滑沙游戏,分别在DSH、Reasonix和Codex中运行。从最终呈现效果来看,DeepSeekV4Flash与DSH结合后的表现最好。网友测试DSH。来源:X平台一名Reddit用户则认为,Harness的架构理念非常先进,其最大的优点是能够把DeepSeek模型的能力发挥到目前可以达到的较高水平。不过,DSH的缺点在于,Agent完成一个任务可能需要较长时间,而且Token消耗较大,“还有很多优化空间”。体验者总结DSH的优缺点。来源:Reddit另有早期使用者提到,DSH目前的使用体验仍然比较复杂,包括Skills加载机制、插件说明、CLI使用方式等都存在一定的学习成本。换言之,DSH的技术架构似乎比产品体验走得更快。从更广泛的角度来看,DSH真正引发关注的地方是其所代表的竞争方向。美国科技媒体VentureBeat认为,DSH显示出DeepSeek的竞争重点正在从“模型层”向“Agent基础设施层”上移。随着越来越多模型通过标准化接口提供服务,开发者未来可以相对容易地在不同模型之间进行替换。相比之下,一个Agent的Harness负责决定它如何推理、调用工具、修改软件、管理文件以及贯穿整个工作流,其替换成本可能要高得多。

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