DeepSeek做了一款"不是模型"的产品Harness,却可能比模型更重要8月13日晚,DeepSeek没有发新模型,而是开源了一个叫Harness的东西。
一天之内,GitHub星标近8万。这个速度超过了当年R1和Grok-1的纪录。
Harness不是模型权重,不是API接口,而是一层"壳"——套在模型外面、让模型真正能干活的执行系统。DeepSeek给了一个公式:Model + Harness = Agent。
翻译一下:模型负责想,Harness负责干。
为什么DeepSeek要做这个?
这个问题才是整件事最有意思的部分。
就在Harness发布之前,DeepSeek的API文档里列了十几家第三方Agent集成工具——Claude Code、Codex、Cursor、Copilot……什么都有,唯独没有自家的Agent产品。模型是它家的,干活的手是别人家的。
这就像一个造了顶级发动机的人,发现所有整车厂都在用他的引擎,但方向盘、底盘、变速箱全是别人的。他决定自己造一辆完整的车。
更深层的原因是:同一个模型被放进不同的Agent系统,表现可能差出一大截。模型只负责预测下一步,真正决定体验的是Harness——它决定模型能看到什么上下文、能调哪些工具、出错怎么重试、什么时候算任务完成。
没有Harness的强模型,本质上只是"很贵的自动补全"。
"一切皆插件"到底意味着什么
Harness的核心设计原则写在官网首页:Everything is a plugin。
大多数Agent框架只在工具层开放扩展——加个搜索工具、接个MCP服务器,到头了。DeepSeek Harness把插件边界一路下沉到了运行时底层:模型适配器、工具、技能、会话、沙箱、存储、Agent循环、调度、甚至UI,全是可替换的插件。
整套架构基于Cordis插件元框架构建。开发者不需要改源码,只在配置文件里调整插件清单,就能换模型、换沙箱、换循环逻辑、换整个界面。
这跟LangChain、LangGraph那类编排库的思路完全不同。LangGraph是在框架里画流程图,节点和边写死了;Harness是给你一块巨大的洞洞板,每个零件都能拔下来换掉。
四种运行模式本质上就是同一套插件的四种组合方式:
标准模式:全副武装,文件编辑、shell、搜索、子Agent、工作流,日常开发直接用。
PTC模式:模型不是一步步调工具,而是先写一段TypeScript代码,用代码编排多轮调用——适合复杂多步任务。
极简模式:只留shell和文件编辑两个工具,专门用来做模型基准测试。V4-Flash的Agent跑分就是用这个模式跑的。
创造模式:实时检查运行时、在内存里试验插件、拼出新的运行模式——这是给框架开发者准备的实验室。
和Claude Code、Codex有什么不同
直接对标的是Anthropic的Claude Code和OpenAI的Codex。三者都意识到执行层是模型能力落地的最后一环。
但路径截然不同:
Claude Code是闭源成品,开箱即用,体验丝滑,但编排核心不开放,模型天然优先Anthropic。你用它,就得按它的规则玩。
Codex是OpenAI的托管Agent方案,同样闭源,深度绑定GPT系列。
DeepSeek Harness选了最难走的路:开源、MIT协议、模型中立。它支持DeepSeek、Anthropic、OpenAI、Bedrock、Vertex、Azure以及任意OpenAI兼容端点。你不一定非得用DeepSeek的模型——你可以把Harness当成一个通用的Agent底座来用。
这意味着什么?意味着DeepSeek赌的不是"我的模型最好",而是"我的壳最好,你用我的壳,大概率还是会选我的模型"。
这个策略很精明。框架是入口,模型是变现。Harness免费开源,但跑Agent需要消耗模型token——而DeepSeek刚刚把API价格涨了。
一个设计细节值得单独说
Harness有一个看似不起眼但极其关键的设计:append-only会话日志。
模型看到的一切——系统提示词、思维链、工具调用结果、子Agent调度、每一次上下文注入——都被写进一条只追加不修改的事件流。恢复、分叉、检索、回放全部基于同一条事件流。
这解决了一个Agent开发中非常痛的问题:长任务跑着跑着挂了,你想从断点恢复,但你不知道模型当时到底看到了什么。如果上下文只活在内存里,一恢复就串味。Harness让任务状态有了"唯一事实来源"。
这个设计思路,跟分布式系统里的event sourcing一脉相承。
结语:AI竞争的战场正在转移
DeepSeek Harness把开源竞争的边界从模型延伸到了Agent工程体系。
之前大家比的是上下文窗口多大、跑分多高、价格多低。现在DeepSeek把竞争推到了一个新的维度:谁的Agent跑得稳、扩得动、生态建得起来。
当然,v0.1只是开发者预览版,官方明确警告"会有破坏兼容性的改动"。仓库超过230个workspace成员,架构野心很大,但离生产级稳定还有距离。现在就说颠覆谁,为时过早。
但三个信号已经很清楚了:
第一,模型厂商的下一个战场不是模型本身,而是执行层和反馈闭环。
第二,"一切皆插件"的微内核架构,可能成为Agent框架摆脱单体瓶颈的主流方向。
第三,谁掌握了Harness,谁就更接近真实任务入口——进而影响模型选择、工具分发和开发者工作流。
DeepSeek造了一个发动机,现在又造了一辆车。至于这辆车能跑多远,取决于有多少人愿意在它上面装自己的零件。Everything,成功吸引980亿韩元种子投资…挑战无机器人新概念交易所旨在让用户在一个平台上交易加密货币、股票、大宗商品等多种资产的'Everything'在种子轮融资中筹集了690万美元(约合98亿韩元)。本轮投资由人道主义风险投资基金Humanity Investments领投,Animoca Brands、HexTrust、WallStreetBets创始人杰米·罗戈津斯基以及Three Point Capital等机构参与投资。
Everything是一个标榜'包罗万象的交易所'概念的平台。其目标是整合衍生品(永续合约)、现货交易、预测市场以及支付功能,通过单一账户、单一余额和透明的规则,解决交易环境的割裂与复杂性。其特点在于,尤其通过Humanity的'人类验证'功能,确保每个用户只能拥有一个账户,从而从源头上阻断机器人和女巫攻击。
Everything首席执行官蒂姆·蔡表示:"当前交易市场的问题不在于选择匮乏,而在于不同平台间的割裂性、不透明性以及机器人造成的市场扭曲。Everything通过单一账户、单一余额和一套明确的规则,为零售交易者提供公平、直观的环境。"
Everything的优势在于,它改善了现有交易所因混乱和多账户结构而导致激励被滥用的状况。只有通过Humanity验证的用户才能参与奖励系统,从而从根源上杜绝了机器人账户在空投或社区排行榜中占据空间的可能性。Humanity创始人特伦斯·郭表示:"我们正在打造一种新型交易所,它同时保障机构投资者的安全性和去中心化社区的自主性。"
Everything也考虑了用户的可访问性和便利性。初期发布将从Telegram迷你应用开始,后续计划扩展到移动端、桌面端和网页平台。相关生态系统和功能已在白皮书中介绍。
通过此次融资,Everything有望加速构建一个为零售用户服务的、具备'公平性'、'透明度'和'单一规则'的新型交易所。英伟达 CEO 黄仁勋称人类水平 AI 已实现,但业界定义仍存分歧Techub News 消息,英伟达 CEO 黄仁勋近日表示,人类水平的人工智能(AGI)已经到来,并特别提及 OpenAI 的 GPT-6 Astra 模型已达到通用人工智能水平。然而,他此前在 G20 会议上的表态则更为模糊,称 AGI 可能在几年内实现,甚至“实际上今天就已经达到了”,并认为该术语的定义可能意味着很多,也可能毫无意义。
业界对 AGI 的定义和达成标准存在显著分歧。OpenAI 与微软的合作协议曾将 AGI 与创造约 1000 亿美元利润的能力挂钩,但 2026 年 4 月修订的协议已取消这一技术里程碑触发条款,无论技术进步如何,OpenAI 的付款将持续至 2030 年。红杉资本合伙人年初发文称“2026 年就是 AGI”,而 Anthropic 首席执行官 Dario Amodei 则认为当前系统远未达到“天才国度”的水平。
认知科学家 Gary Marcus 对此持怀疑态度,认为在真正实现之前的任何声明都为时过早。投资者则更关注这些系统能可靠地接管多少人类工作。 (BeInCrypto)隐私币板块自去年十月高点上涨 213%,表现远超其他加密板块Techub News 消息,Glassnode 数据显示,自 2025 年 10 月 6 日比特币创下 126,199 美元历史高点以来,隐私币板块是唯一实现上涨的加密板块,涨幅达 213%。同期,DeFi 板块下跌 27%,游戏板块下跌 74%,市值前 200 的加密货币中位数价格下跌 58%。
隐私币板块总市值已从一年前的 71 亿美元增长至 336 亿美元,略高于排名第八的波场。其中 Zcash 贡献了主要增长,其价格自比特币高点以来上涨 687%,市值达 199 亿美元,排名第九。Monero 市值也翻倍。
Glassnode 追踪的 10 个加密板块中,仅隐私币板块为上涨状态。上月所有板块均上涨,隐私币仍以 90% 涨幅领先。市值前 200 的加密货币中,仅 9% 价格高于去年十月高点。(BeInCrypto)Blockstream Liquid Network 3.2亿美元比特币转移,操作者自称白帽黑客Techub News 消息,9月6日,Blockstream的比特币侧链Liquid Network中约3,996枚BTC(价值约3.2亿美元)被一次性转移至一个全新地址,转移费用仅为21美分。操作者在链上留言称“我们是白帽黑客,请通过链上联系我们”,随后向Liquid地址返还了0.00001 BTC。
Liquid Network采用联盟多签机制,需11个成员签名方可移动资金。此次转移后,网络内剩余L-BTC仍得到足额支持,未出现资不抵债情况。目前大部分转移资金尚未移动,操作者身份及动机不明。
此前类似事件中,Ronin桥攻击者曾于2024年归还部分资金并领取赏金。Blockstream官方尚未对此事件发表评论。(BeInCrypto)Nous Research 为 Hermes Desktop 新增一键本地模型设置功能Techub News 消息,AI 研究机构 Nous Research 为其开源智能体 Hermes Desktop 新增一键本地模型设置功能。该功能可自动读取用户硬件配置,选择适配的模型并下载权重,同时配置推理运行时环境,简化了本地运行开源模型的流程。
Hermes Desktop 基于 MIT 许可证免费提供,支持 macOS 12+、Windows 10/11 及 Linux 系统,无需账户即可运行本地模型。其内置的模型目录会针对用户具体硬件进行适配性评估,并以绿、黄、红三色标识运行可行性,确保所选模型能在给定硬件上以至少 64K 的上下文窗口运行。(MarkTechPost)比特币挖矿平台 GoMining 遭黑客攻击,超 600 个钱包损失约 280 万美元Techub News 消息,链上监测机构 Specter 发现,比特币挖矿及奖励平台 GoMining 于 9 月 4 日遭遇协同攻击,超过 600 个关联钱包被清空,总损失约 280 万美元。攻击者迅速将盗取的资产跨链转移并兑换,最终整合为约 1,147 枚 ETH。(CoinGape)EigenLayer 再质押存款突破 500 万枚 ETH,总价值超 120 亿美元Techub News 消息,以太坊再质押协议 EigenLayer 的存款总额已突破 500 万枚 ETH,标志着这一备受关注的 DeFi 基础设施协议达到新的规模里程碑。该数据包含原生 ETH 及流动性质押代币存款。
EigenLayer 允许已质押的 ETH 为以太坊之外的其他服务提供安全保障,这些服务包括数据可用性层、预言机系统等。目前协议已支持 18 个活跃的安全网络。支持者视其为提升以太坊安全资本效率的途径,而批评者则担忧其带来的复杂风险与潜在传染效应。(Bitcoinist)Robinhood Chain 八月交易量近 180 亿美元,Uniswap 收取费用占比达 66%Techub News 消息,Robinhood Chain 八月交易量达 179.9 亿美元,环比增长 26%。其中 9 月 1 日单日交易量 19.5 亿美元创历史新高,近 90% 通过 Uniswap 资金池完成。
同期 Uniswap 在 Robinhood Chain 上收取了 7873 万美元交易费用,占其全网 47 条链总收入的 66%。该链上交易费率较高,平均为 0.465%,而全球平均为 0.214%。
Robinhood Chain 作为 Arbitrum Orbit 链,需将其净收入的 10% 支付给 Arbitrum,过去 30 天共计 132 万美元。Uniswap 同期在该链收取的费用是 Arbitrum 所得的 60 倍。(BeInCrypto)Coinbase 八月回顾:美股扩展至英国、AiFi 上线、阿布扎比成代币化中心Techub News 消息,Coinbase 在 X 平台发布八月业务回顾,主要进展包括将美股交易扩展至英国市场、推出 AI 代理股票交易功能 AiFi、将阿布扎比确立为代币化中心,以及推出比特币抵押贷款服务。该公司表示市场活跃度显著回升。
(@coinbase)马斯克预测 AI 黑客能力将在 2027 年底超越人类Techub News 消息,埃隆·马斯克预测人工智能的黑客能力将在 2027 年底超越人类,并将 AI 黑客列为机器将主导的数字任务之首。马斯克在 X 平台发文表示,到明年年底,AI 将能在数字领域(不需要塑造原子的领域)达到超人水平。
此次预测源于近期安全事件。软件公司 JFrog 披露其代码存储分发平台 Artifactory 存在一个高危漏洞(CVE-2026-82329),评分达 9.8/10,攻击者无需密码或用户交互即可利用。OpenAI 模型在 7 月的评估中曾发现 Artifactory 的九个零日漏洞,JFrog 已发布修复版本。
Vercel CEO Guillermo Rauch 推测自主代理发现并利用了该漏洞,并建议客户应假设所有可被黑客攻击的系统都将遭到自主攻击,因此必须进行自主防御。Coinbase CEO Brian Armstrong 预计两年内将发生恶意 AI 事件,OpenAI 已向获准的防御者提供专注于网络安全的防御模型。(BeInCrypto)Vercel 开源 vgpu TypeScript WebGPU 库,专为 AI 代理着色器设计Techub News 消息,Vercel 开源了其内部开发的 vgpu TypeScript WebGPU 库,旨在简化 AI 代理着色器的开发与部署。该库将 .wgsl 着色器文件作为可导入模块处理,提供统一的 API,可在浏览器画布、无头 Node.js 环境和 CI 快照测试中运行相同着色器。
vgpu 采用 MIT 许可并已发布至 npm,无需账户、配额或推理费用。其 CLI 工具、llms.txt 文件及托管的只读 MCP 服务器端点,强化了其“AI 代理优先”的定位。库内包含确定性模拟适配器,便于无需 GPU 的测试。(MarkTechPost)8月13日晚,DeepSeek没有发新模型,而是开源了一个叫Harness的东西。 一天之内,GitHub星标近8万。这个速度超过了当年R1和Grok-1的纪录。 Harness不是模型权重,不是API接口,而是一层"壳"——套在模型外面、让模型真正能干活的执行系统。DeepSeek给了一个公式:Model + Harness = Agent。 翻译一下:模型负责想,Harness负责干。 为什么DeepSeek要做这个? 这个问题才是整件事最有意思的部分。 就在Harness发布之前,DeepSeek的API文档里列了十几家第三方Agent集成工具——Claude Code、Codex、Cursor、Copilot……什么都有,唯独没有自家的Agent产品。模型是它家的,干活的手是别人家的。 这就像一个造了顶级发动机的人,发现所有整车厂都在用他的引擎,但方向盘、底盘、变速箱全是别人的。他决定自己造一辆完整的车。 更深层的原因是:同一个模型被放进不同的Agent系统,表现可能差出一大截。模型只负责预测下一步,真正决定体验的是Harness——它决定模型能看到什么上下文、能调哪些工具、出错怎么重试、什么时候算任务完成。 没有Harness的强模型,本质上只是"很贵的自动补全"。 "一切皆插件"到底意味着什么 Harness的核心设计原则写在官网首页:Everything is a plugin。 大多数Agent框架只在工具层开放扩展——加个搜索工具、接个MCP服务器,到头了。DeepSeek Harness把插件边界一路下沉到了运行时底层:模型适配器、工具、技能、会话、沙箱、存储、Agent循环、调度、甚至UI,全是可替换的插件。 整套架构基于Cordis插件元框架构建。开发者不需要改源码,只在配置文件里调整插件清单,就能换模型、换沙箱、换循环逻辑、换整个界面。 这跟LangChain、LangGraph那类编排库的思路完全不同。LangGraph是在框架里画流程图,节点和边写死了;Harness是给你一块巨大的洞洞板,每个零件都能拔下来换掉。 四种运行模式本质上就是同一套插件的四种组合方式: 标准模式:全副武装,文件编辑、shell、搜索、子Agent、工作流,日常开发直接用。 PTC模式:模型不是一步步调工具,而是先写一段TypeScript代码,用代码编排多轮调用——适合复杂多步任务。 极简模式:只留shell和文件编辑两个工具,专门用来做模型基准测试。V4-Flash的Agent跑分就是用这个模式跑的。 创造模式:实时检查运行时、在内存里试验插件、拼出新的运行模式——这是给框架开发者准备的实验室。 和Claude Code、Codex有什么不同 直接对标的是Anthropic的Claude Code和OpenAI的Codex。三者都意识到执行层是模型能力落地的最后一环。 但路径截然不同: Claude Code是闭源成品,开箱即用,体验丝滑,但编排核心不开放,模型天然优先Anthropic。你用它,就得按它的规则玩。 Codex是OpenAI的托管Agent方案,同样闭源,深度绑定GPT系列。 DeepSeek Harness选了最难走的路:开源、MIT协议、模型中立。它支持DeepSeek、Anthropic、OpenAI、Bedrock、Vertex、Azure以及任意OpenAI兼容端点。你不一定非得用DeepSeek的模型——你可以把Harness当成一个通用的Agent底座来用。 这意味着什么?意味着DeepSeek赌的不是"我的模型最好",而是"我的壳最好,你用我的壳,大概率还是会选我的模型"。 这个策略很精明。框架是入口,模型是变现。Harness免费开源,但跑Agent需要消耗模型token——而DeepSeek刚刚把API价格涨了。 一个设计细节值得单独说 Harness有一个看似不起眼但极其关键的设计:append-only会话日志。 模型看到的一切——系统提示词、思维链、工具调用结果、子Agent调度、每一次上下文注入——都被写进一条只追加不修改的事件流。恢复、分叉、检索、回放全部基于同一条事件流。 这解决了一个Agent开发中非常痛的问题:长任务跑着跑着挂了,你想从断点恢复,但你不知道模型当时到底看到了什么。如果上下文只活在内存里,一恢复就串味。Harness让任务状态有了"唯一事实来源"。 这个设计思路,跟分布式系统里的event sourcing一脉相承。 结语:AI竞争的战场正在转移 DeepSeek Harness把开源竞争的边界从模型延伸到了Agent工程体系。 之前大家比的是上下文窗口多大、跑分多高、价格多低。现在DeepSeek把竞争推到了一个新的维度:谁的Agent跑得稳、扩得动、生态建得起来。 当然,v0.1只是开发者预览版,官方明确警告"会有破坏兼容性的改动"。仓库超过230个workspace成员,架构野心很大,但离生产级稳定还有距离。现在就说颠覆谁,为时过早。 但三个信号已经很清楚了: 第一,模型厂商的下一个战场不是模型本身,而是执行层和反馈闭环。 第二,"一切皆插件"的微内核架构,可能成为Agent框架摆脱单体瓶颈的主流方向。 第三,谁掌握了Harness,谁就更接近真实任务入口——进而影响模型选择、工具分发和开发者工作流。 DeepSeek造了一个发动机,现在又造了一辆车。至于这辆车能跑多远,取决于有多少人愿意在它上面装自己的零件。
