DeepSeek 成立产品部,崔添翼任负责人
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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。
DeepSeek Harness官方桌面端偷跑:没官宣,但Mac、Windows已经能装
动察 Beating AI 快讯,DeepSeek Harness 的官方桌面端已经偷跑。DeepSeek 还没有正式官宣,官网也没有公开下载入口,但 macOS 和 Windows 安装包已经出现在官方服务器上,实测可以正常安装使用。 桌面端基于 Electron,把 Harness 原来的 Web 版封装成独立 App。用户可以登录 DeepSeek 账号或填写 API Key,再选择本地文件夹作为工作区,不需要自己先启动 Web 服务。 官方仓库最近也在密集补齐桌面端功能。最新的 dsh v0.1.7-rc.2 加入首次使用引导、快捷键管理和后台运行任务,还修复了 Windows 安装包启动和 macOS 窗口等问题。 目前能找到的官方安装包只有 macOS Apple Silicon 和 Windows x64。Mac 版使用杭州深度求索的 Developer ID 签名,并已通过 Apple 公证。
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。
民间DeepSeek Bot开源:一句话组建AI团队
动察 Beating AI 快讯,独立开发者 FeiZ 开源了 DeepSeek Bot(DS Bot),这是一个基于 DeepSeek Harness(DSH)的非官方插件。安装后,用户可以创建多个分工不同的 Bot,为它们分别配置模型,让它们执行任务、互相协作。 每个 Bot 都有独立会话和长期记忆,可以记住用户偏好。对话过长时,插件会自动压缩上下文,还能搜索早期聊天记录。记忆以 Markdown 文件保存在本地,也支持团队共享。 首次使用时,系统会自带一个名为 Chief 的主管 Bot。只要告诉它需要哪些角色,它就能帮你创建其他 Bot 和群聊。群聊默认由管理员回复,再按需调用其他成员,避免所有 Bot 每次都参与,减少 Token 消耗。用户也可以直接 @ 指定成员。 插件还支持定时任务,以及按 Bot、模型查看 Token 用量。桌面端在插件页输入 `ds-bot` 即可安装,Web 端也能使用。 未来,作者还计划支持接入本地 Agent。项目采用 Apache 2.0 协议开源,目前仍处于早期阶段。
DeepSeek Harness v0.2预览版正式发布
PANews 9月29日消息,DeepSeek Harness v0.2预览版正式发布,并提供开箱即用的macOS和Windows桌面端安装包。据介绍,新版本预置了面向日常办公和开发的常用功能,让常用能力开箱即用。同时,新增插件安装与管理页面,并提供更多灵活配置选项,方便按需扩展功能,打造更适合自己的智能产品。
梁文锋署名DeepSeek发新论文,剑指大规模Agent训练
PANews 9月23日消息,据新浪财经报道,DeepSeek创始人梁文锋署名的最新论文公开,首次系统发布了 DeepSeek的Agent 训练沙盒平台DSec(DeepSeek Elastic Compute)的技术细节,作者名单超过130人,梁文锋在列。论文显示,DSec平台的规模非常庞大,其中一个生产单元由约:160个CPU节点、3万核、250TB内存构成,托管PB级镜像。能力方面,DSec平台单日服务约300万个沙盒,峰值并发超过38万个,创建速度超过每秒5000个,单个训练任务最多可以一次性拉起3.2万个沙盒。