字节ADrive即将独立上线:让Codex、豆包等Agent共用一套文件
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DeepSeek Harness底座Cordis有了Rust实现:DimAgent准备用它重构
动察 Beating AI 快讯,DimAgent 创始人 Han Cheng 开源插件运行时 Rutis,并表示接下来会用它支撑 DimAgent 的新架构。Rutis 用 Rust 重新实现了 Cordis 的核心设计,后者正是 DeepSeek Harness 使用的底层插件框架。 DeepSeek Harness 用 Cordis 管理模型、工具、会话、Agent Loop 等组件。每个组件都可以做成插件,只声明自己需要和提供哪些服务,Cordis 负责启动、卸载、依赖变化和资源清理。 Rutis 把这套机制搬到了 Rust,同时支持 TypeScript、JavaScript 和 Python 插件。不同语言的插件可以互相调用,也可以分布在不同进程和机器上运行。现有 Cordis 插件也可以直接接入,不需要全部重写。
阶跃星辰开源Step Code:自测追平DeepSeek Harness,token更省
动察 Beating AI 快讯,阶跃星辰开源 AI 编程工具 Step Code v0.1.0,采用 MIT 许可证。它直接跑在终端里,可以读写代码、跑测试和执行开发任务,还支持 MCP、Agent Skills 和 Claude Code 插件。内置的 StepPage 可以一条命令把本地静态网站发布到线上。 Step Code 主打少用 token。在阶跃自己的 Terminal-Bench 2.1 横评中,它完成 72/89 个任务,得分 80.9%,与 DeepSeek Harness 并列最高,但 token 用量更低。 阶跃自建的 Multi-Frame 长任务测试共有 150 道题,Step Code 完成 110 道,得分 73.3%,平均每题消耗 509 万 token,在对比的 6 款 harness 中同时拿到最高通过率和最低 token 用量。 不过阶跃没有公布这轮横评具体用了哪个底层模型,也没有拆解这些 token 是怎么省下来的。官方只提到 Step Code 与 Step 系列模型一起针对 token 消耗做过调优。 源码里也能看到不少「节流」设计:文件读取和命令输出会限长,搜索尽量缩小返回范围,长对话默认会压缩上下文,system prompt 也要求能直接调用工具就不要额外开 Agent。 还有一套更激进的 contextProjection,可以裁掉旧工具输出、重复结果和历史 reasoning,不过默认关闭。 综合来看,它的 token 优势来自模型和 harness 多处优化叠加。
Cloudflare重做CLI给AI用:Agent已占48%使用量
动察 Beating AI 快讯,Cloudflare 大幅补全了今年 4 月推出的 `cf` CLI。它从最初只支持少量产品,扩展到 Cloudflare 全部 3000 多个 API 操作,并准备接替现有的 Wrangler。相比之下,Wrangler 目前只有约 280 个命令路径。 `cf` 很多设计都直接面向 Coding Agent。命令结果默认返回 JSON,Claude Code、Codex 等 Agent 可以直接读取。新增的 `cf cli search` 还能让 Agent 用自然语言描述想做的事,再自动找到对应命令,不需要提前知道 Cloudflare 有哪些 API。 Cloudflare 也披露,Agent 已经快占到 Wrangler 使用量的一半。今年 3 月这一比例约为 25%,最近一周升到 48%。Agent 平均使用的不同命令接近人类的两倍,执行 6 个以上命令的可能性接近人类的 4 倍。 配置方式也一起改了。`cf` 改用 TypeScript 格式的 `cloudflare.config.ts`,Agent 可以直接利用类型检查和代码补全发现配置错误。现有项目可以通过 `cf migrate` 迁移,但部分依赖 Wrangler 构建流程的 JavaScript 项目,以及 Rust、Python Workers,目前仍会交给 Wrangler 处理。 Cloudflare 计划在 `cf` 稳定后发布 Wrangler 最后一个主要版本,随后继续维护 18 个月。
DeepSeek提出Super-agent架构设计,探索更自主的Agent系统
PANews 10月31日消息,据IT之家报道,DeepSeek Harness官方团队发布《Super-agent设计探索:迈向更自主的Agent系统》,介绍其面向工程实践的Super-agent架构。DeepSeek称,现有Agent以单一Session为单位,用户并行处理多任务时需手动切换,通常只能同时跟进3至5个活跃Session,还面临单会话阻塞、上下文混乱和本地离线后任务停止等问题。 DeepSeek将Super-agent的特征归纳为连续、高效、主动和持久,整体架构由Router与Worker双层结构、事件驱动、面向人的交互、计算与状态及环境分离、Watchdog五部分组成。
DeepSeek把AI编程卷进「许愿时代」:从零造3D游戏,DeepSWE跑分超Opus 5
动察 Beating AI 快讯,DeepSeek 将 V4.1 Flash 升级至 1017 版本,网页端、App 和 API 已同步切换,新模型权重也已按 MIT 协议开源。 官方测试中,DeepSWE v1.1 软件工程任务通过率从 74.2% 提升至 77.0%,超过 Claude Opus 5 的 74.0%。Terminal-Bench 4.0 从 31.2% 提升至 42.3%,但仍低于 Opus 5 的 51.8%。按照官方公布的成本曲线,达到 77% 通过率的配置,每题平均仅花费约 1.3 元。不过,对比对象是 Opus 5,而非更新的 Opus 5.5。 新版本重点强化了「许愿式编程」,也就是只给出简单需求,让 AI 自行规划并完成整个项目。DeepSeek 利用自反馈强化学习改进这类能力,并展示了故宫 3D 场景、网页版赛车游戏,以及基于 Godot 引擎的《传送门 2》复刻。官方称,新模型完成任务的时间和输出长度均有所减少,还针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy 和 WorkBuddy 做了优化。 此外,DeepSeek 首次向开发者开放自研搜索引擎的 Search 和 Fetch API。开发者可以让 Agent 直接搜索网页、抓取正文。两个接口均按成功请求计费,每千次 5 元。通过 Claude Code、Codex 内置网页搜索功能触发的 Search 请求,前两周暂免接口调用费。
Codex Cloud接入Tailscale:云端Agent也能访问本地服务了
动察 Beating AI 快讯,OpenAI 为 Codex Cloud 加入 Tailscale 支持,让云端编程 Agent 可以访问用户本地电脑和公司内网中的开发服务。 此前,Codex 虽然能在云端读取 GitHub 代码、修改项目,但遇到只在私人网络中开放的 API、测试服务器等资源,就无法直接调用。 现在,用户可以通过 Tailscale 将 Codex Cloud 接入自己的私人网络。比如,你在 Mac 上运行了一个测试服务,Codex 修改代码后,就能直接调用它来检查结果、排查问题。企业也可以让 Codex 访问内部 API、测试环境和私有软件包仓库,无须把这些服务暴露到公网。