Pi重构Agent执行层:长任务开始走向持久化运行
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DeepSeek Harness正式上线:首款Agent产品,整个Agent可实现自行组装
据 动察 Beating 监测,DeepSeek 正式上线首款 Agent 产品 DeepSeek Harness,软件包已经发布至 npm。此前 V4-Flash 的公开 Code Agent 评测,用的就是 Harness 内置的极简模式。 它不只是一款类似 Codex 的 Coding Agent。Harness 支持管理项目、长任务、多 Agent、Skill、联网搜索和上下文管理,还允许用户创建不同的「Agent 预设」。写代码、研究、写作等任务,可以配置不同的工具、提示词和工作方式。 更特别的是插件系统。DeepSeek 把「Everything is a plugin」作为核心设计,模型、工具、提示词、存储、上下文甚至界面都能通过插件替换或组合。内测用户已经做出了长期记忆、界面修改等插件。 简单说,Codex 更像一个做好的 Agent,DeepSeek Harness 更像一套组装 Agent 的运行时。用户不只是在选模型,也可以自己决定 Agent 用什么工具、遵守什么规则、怎么工作。
谷歌云从OpenAI挖走Harness engineering作者,押注企业Agent工作流
据动察 Beating 监测,OpenAI 前工程师 Ryan Lopopolo 宣布加入谷歌云,担任 Agentic Google Cloud Platform 首席工程师。 Lopopolo 是 OpenAI《Harness engineering》文章作者。这套方法强调给 Agent 配好上下文、工具、权限、评测和反馈回路,让 Agent 真正参与软件开发。 他在 OpenAI 参与过一个内部实验:团队用 Codex 从空仓库开始做产品,5 个月生成约 100 万行代码。代码、测试、CI、文档和内部工具都由 Codex 完成,人类主要负责目标和验收。 这次跳槽说明,谷歌云不只想卖模型和算力,也在补企业 Agent 工程化能力。
DeepSeek版Claude Code越来越近,Harness团队开通官方公众号
据动察 Beating 监测,DeepSeek Harness 团队已经开通独立微信公众号,并获得企业认证。此前这个团队主要通过招聘信息和成员个人账号对外露面。 Harness 是模型外的 Agent 执行层,负责上下文、工具调用和任务执行。DeepSeek 7 月 31 日发布 V4-Flash 正式版时,已经用 DeepSeek Harness 极简模式跑公开 Code Agent 基准,并标注「即将发布」。 团队近期也开始公开招募 Harness 内测用户,申请者需要有相关开源项目经历,并提交 GitHub ID 和代表作。
OpenClaw基金会正式运营,腾讯与OpenAI英伟达微软同列首批伙伴
据动察 Beating 监测,开源个人 AI agent 项目 OpenClaw 宣布,其非营利基金会 OpenClaw Foundation 已正式运营。 OpenClaw 是一个跑在用户自己设备上的个人 AI 助手。它可以接入邮件、日历、聊天工具和本地应用,让 AI 直接替用户完成任务。 基金会将负责 OpenClaw 的治理、资金、社区和长期维护,确保项目继续保持开源和独立。 官方称,OpenClaw 仍将保持 MIT 许可。Peter Steinberger 会继续负责项目方向,尤其是技术决策。OpenAI 也承诺支持 OpenClaw 作为开放独立项目运行。 首批合作伙伴包括 OpenAI、英伟达、微软、密歇根大学、GitHub、Cloudflare、Vercel 等。中国公司腾讯也在名单中,主要参与安全、部署和基础设施相关支持。
Kimi CLI前作者:模型越强,Harness反而会越厚
据动察 Beating 监测,Raft 创始人、Kimi CLI 前作者 Richard Qian 提出一个反常识判断:模型越强,Agent harness 不一定越薄,反而可能越来越厚。 System Prompt、专用 Tool、Subagent 这些东西都可能慢慢消失。模型越来越聪明后,很多固定流程可以直接交给模型,最后甚至只留一个 Bash 工具。 但 Agent 一旦开始长期工作、互相协作,新的问题马上冒头:谁负责什么、任务做到哪了、上下文怎么同步、多个 Agent 怎么避免重复工作和互相冲突。这些都得由模型外面的系统解决。 Richard 离开月之暗面后做的 Raft,实际上就在补这一层。它把 Claude Code、Codex、Kimi CLI 等 Agent 拉进同一个工作区,让它们在频道里聊天、认领任务、读历史消息,再互相交接工作。 模型正在吃掉旧 harness,但 Agent 能做的事越多,外面的协作系统也会越来越复杂。
YC开源内部多Agent平台QM,让公司拥有自己的AI员工团队
据动察 Beating 监测,Y Combinator 开源内部使用的多 Agent 平台 QM。它类似 Hermes、OpenClaw,允许企业创建、管理和协作多个 AI Agent。 QM 支持 Slack 和网页界面,采用 MIT 开源协议。YC 已将它用于财务、法律、活动和工程等内部工作,也用于开发 QM 本身。