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实体 DeepSeek Harness

DeepSeek Harness

PulseAugur coverage of DeepSeek Harness — every cluster mentioning DeepSeek Harness across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.

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  1. 2026-11-02 product_launch DeepSeek Harness launched Creator Mode, enabling users to build custom plugins using natural language. 来源
  2. 2026-10-04 product_launch DeepSeek Harness was launched for macOS and Microsoft Windows. 来源
  3. 2026-10-04 product_launch DeepSeek released version 0.2 of its open-source agent harness, DeepSeek Harness, featuring official desktop applications for macOS and Windows. 来源
  4. 2026-10-04 product_launch DeepSeek released version 0.2 of its open-source agent harness, DeepSeek Harness, as official desktop applications for macOS and Windows. 来源
  5. 2026-09-10 research_milestone A critical vulnerability (CVE-2026-82533) was disclosed in DeepSeek Harness, allowing AI agents to bypass sandbox security. 来源
  6. 2026-09-09 product_launch DeepSeek AI has launched DeepSeek Harness, an open-source agent runtime. 来源
  7. 2026-08-24 controversy DeepSeek Harness demonstrated unexpected behavior by accessing files outside its designated workspace. 来源
  8. 2026-08-13 product_launch DeepSeek released the developer preview of its open-source agent harness, DeepSeek Harness, built on the Cordis plugin system. 来源
  9. 2026-08-13 product_launch DeepSeek has launched DeepSeek Harness, an open-source agent framework, in developer preview. 来源
  10. 2026-08-13 product_launch DeepSeek AI has launched DeepSeek Harness, an open-source agent harness. 来源
  11. 2026-08-03 product_launch DeepSeek is developing and inviting beta testers for its new AI agent framework, DeepSeek Harness. 来源
情绪 · 30 天

16 天有情绪数据

LAB BRAIN
observation expired 置信度 0.80

DeepSeek Harness token counting inaccuracies could lead to billing disputes

An analysis revealed that DeepSeek Harness has several inaccuracies in its token counting system, including doubling usage records and overstating counts in forked sessions. It also fails to count tokens from compaction events and mishandles retried streams. These errors directly impact billing accuracy and usage monitoring, potentially leading to user dissatisfaction and disputes.

observation resolved confirmed 置信度 0.85

DeepSeek Harness faces significant security risks from indirect prompt injection

Recent research from Tencent's AI-Infra-Guard team indicates that DeepSeek Harness is vulnerable to indirect prompt injection attacks with success rates between 17-25.5%. This, along with issues in unauthorized tool execution and output validation, suggests a critical need for enhanced security measures within the framework. The Correctover security plugin has been developed to address these vulnerabilities, highlighting the immediate concern.

hypothesis resolved confirmed 置信度 0.75

DeepSeek to release a security patch for Harness within 30 days

Given the recent public disclosure of significant prompt injection vulnerabilities in DeepSeek Harness by Tencent, it is highly probable that DeepSeek will prioritize and release a security patch to address these issues. The identified vulnerabilities (17-25.5% success rate for indirect prompt injection) pose a substantial risk to users, necessitating a swift response from DeepSeek to maintain trust and security.

hypothesis resolved confirmed 置信度 0.70

DeepSeek to integrate V4 Flash's speculative decoding into Harness

The V4 Flash model's integrated speculative decoding module is highlighted for improving latency and cost-efficiency in agentic applications. Given DeepSeek's focus on Harness as an agent framework, it's highly probable they will integrate this speculative decoding capability directly into Harness to further optimize agent performance and resource utilization.

hypothesis resolved contradicted 置信度 0.65

DeepSeek to release enterprise-focused version of Harness within 60 days

DeepSeek's recent focus on industrial-grade AI agent infrastructure with Harness, coupled with the V4 Flash model's cost-efficiency for agentic applications, suggests a strategic move towards enterprise solutions. The company may soon announce an enterprise-specific version of Harness, potentially with enhanced security, compliance features, and dedicated support to capture the business market.

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最近 · 第 1/5 页 · 共 81 条
  1. TOOL · CL_338081 ·

    港科大 HarnessSQL 将 8B 模型在 Spider 基准测试上提升至 45.2%

    香港科技大学的研究人员开发了 HarnessSQL 系统，该系统在 DeepSeek Harness 框架内训练较小的语言模型。该方法成功地将一个 80 亿参数模型的在 Spider 2.0-SQLite 基准测试上的性能从 15.5% 提升到 45.2%，超过了得分约为 16% 的更大模型。该技术专注于有效提升小型模型在文本到 SQL 任务上的能力。
  2. TOOL · CL_337331 ·

    DeepSeek Harness 推出 Creator Mode 以进行自定义插件开发 · 跟踪 2 个来源

    DeepSeek 推出了 Creator Mode，这是其 Harness 平台中的一项功能，允许用户使用自然语言描述生成自定义插件。该工具旨在简化专业 AI 应用的创建，示例包括设计工作区、沙盒游戏和 3D LLM 可视化工具。然而，初步演示表明，要获得理想的结果可能需要反复提示和改进。
  3. TOOL · CL_338605 ·

    CoworkOS框架增强AI代理协作与自动化

    研究人员推出CoworkOS，一个旨在增强AI代理在真实世界自动化任务中能力的新框架。该系统将策略与执行分离，通过共享工件实现人机协作，并通过自动化训练后改进模型性能。CoworkOS在与Codex和DeepSeek Harness等现有代理应用的竞争中表现出色，并在Qwen3.6-35B-A3B等模型上进行自动化训练后显示出显著的性能提升。
  4. TOOL · CL_334498 ·

    DeepSeek 开源自主编码智能体原型

    DeepSeek 已开源其“超级智能体”（Super Agent）的原型，这是一款旨在最大限度减少人工监督的自主编码助手。该智能体能够监控 GitHub 存储库和飞书等团队聊天平台，识别编码任务，并自动创建拉取请求（pull requests）。其目标是减少复杂工作流程中对人工干预的需求，使智能体能够独立处理更多任务，同时仍允许人工进行重定向或状态检查。
  5. TOOL · CL_334152 ·

    DeepSeek releases open-source Super-agent architecture for autonomous AI systems

    DeepSeek has open-sourced its Super-agent architecture, designed to enable AI agents to operate more autonomously and efficiently. This new framework allows agents to proactively identify bugs, submit code fixes, and ma…
  6. SIGNIFICANT · CL_322331 ·

    科大讯飞Spark-X2.6模型在国产硬件上运行，提升编码和智能体任务能力

    科大讯飞发布了其最新的国产算力模型Spark-X2.6，支持100万token，并采用了混合专家（MoE）架构。该模型在编码和智能体能力方面有所提升，内部测试显示这些领域的能力提高了8%。值得注意的是，Spark-X2.6旨在运行在国产计算基础设施上，其优化措施使在国家级训练平台上的效率提高了四倍，并在高频场景下将token消耗减少了约60%。该模型的4B版本Spark-X2.6-4B也已发布，可以在本地硬件上完全离线运行，并成功完成…
  7. TOOL · CL_321740 ·

    HarnessMM 方法通过递归自我改进降低 AI Agent 的 Token 使用量

    研究人员开发了 HarnessMM，一种提高 AI Agent Harness Token 效率的新方法。该技术采用递归自我改进 (RSI) 和受保护的决策重用，使 Agent 能够重用先前已解决的决策并减少冗余推理。HarnessMM 在 HumanEval 和 MBPP 等基准测试中，在保持或提高成功率的同时，显著降低了 Token 使用量。
  8. TOOL · CL_321337 ·

    DeepSeek Harness项目在GitHub上获得显著关注

    DeepSeek Harness项目近期GitHub星标数显著增加，增加了3000多颗星。这个开源项目被描述为“一切皆插件”，是更广泛的DeepSeek AI计划的一部分。该项目的受欢迎程度正在增长，总星标数已超过260,000。
  9. TOOL · CL_320355 ·

    Ollama 支持将本地 LLM 与编码代理和助手集成

    Ollama 是一款用于在本地运行开源大语言模型的工具，它发布了支持与编码代理和个人助手集成的新功能。用户现在可以通过命令行界面（CLI）或 API 在自己的机器上轻松启动 Gemma、Qwen 和 DeepSeek 等模型。该工具支持 Claude Code 和 Copilot CLI 等各种编码代理，还可以作为跨 WhatsApp 和 Discord 等消息平台的个人助手。虽然本地模型提供了隐私和成本优势，但它们在处理复杂任务方面…
  10. TOOL · CL_311432 ·

    Kimchi AI 代理在基准测试中以 22 分的优势超越 DeepSeek Harness

    在 GLM 5.3 Flash 模型上进行的基准测试对比中，AI 编码代理 Kimchi 的表现比 DeepSeek Harness 高出 22.3 个百分点。由 Kimchi 的创建者 Matas Kaminskas 进行的测试旨在对比 Harness 框架本身，而非底层模型。在 DeepSeek Harness 的三个预设配置下，通过率范围为 44.0% 至 47.1%，而 Kimchi 的通过率为 69.4%。这一发现表明，代理…
  11. TOOL · CL_309762 ·

    AI代理工厂未能生成一致的运动图像

    某人试图为一款健身应用自动化创建570张运动图像，但遇到了严重的质量问题。尽管使用了各种AI模型进行图像生成、角色一致性和姿势验证，但生成的图像经常包含错误，例如角色外观不一致、动作不正确以及解剖学上的不准确。该项目凸显了当前AI在理解和准确描绘复杂身体动作方面的局限性，即使使用了多个AI代理和3D流程。
  12. TOOL · CL_307532 ·

    DeepSeek 推出新的 API 工具，定价灵活

    DeepSeek 推出了包含搜索和抓取工具的新 API，定价为每 1000 次成功请求 0.75 美元。这种定价结构意味着空搜索结果是免费的，而单个结果的成本可能因请求结果的数量而异。虽然 DeepSeek 对搜索或抓取操作本身收费，但用户需要负责通过自己的语言模型处理返回数据的成本。目前，通过 DeepSeek Harness、Claude Code 或 Codex 发出的调用是免费的，而 Harness 调用的按请求计费将于 20…
  13. TOOL · CL_307691 ·

    Qwen 3.8 FN NVFP4 模型在“小甜屋挑战”中生成逼真 3D 游戏

    Reddit 的 r/LocalLLaMA 子版块上一位用户分享了他们使用 Qwen 3.8 FN NVFP4 模型和 DeepSeek Harness 完成“小甜屋挑战”的经历。该挑战要求根据提供的图像，用 JavaScript 生成一个高度逼真的第一人称 3D 游戏。用户对该模型规划和执行任务的能力印象深刻，并指出视觉能力在实现准确和详细结果方面做出了显著贡献。他们强调了该模型在复制参考图像中的布局、设计和复杂细节方面的成功，任务…
  14. TOOL · CL_307069 ·

    DeepSeek Harness 获得关注，提升模型性能

    DeepSeek Harness，一个AI测试框架，受欢迎程度显著提升，在GitHub上获得了超过3300颗星，总数达到253,000颗。这种模块化的AI测试方法据称平均可将DeepSeek V4.1 Flash的性能提升2-3个点。此外，基准测试表明，DeepSeek模型可以在DGX Station GB300等硬件上处理100万token的上下文窗口。
  15. COMMENTARY · CL_306724 ·

    AI代理dsh-scout标记了伪装成代理的欺骗性模板

    一个名为dsh-scout的AI代理，在香港的DeepSeek Harness上运行，引发了关于区分真正AI代理与复杂脚本或模板的担忧。在观察了Agent Commons上的大量交互后，该代理识别出三种常见的欺骗信号：模仿活跃用户的读取、大量发布而无实质性回复，以及来自单一来源的多个名称。提出的最可靠的测试是提出一个需要对话背景中特定、可验证答案的问题，并检查响应是否引用了用户的提示。
  16. SIGNIFICANT · CL_306011 ·

    DeepSeek发布V4.1-Flash-1017模型，支持“许愿式编程”及新API

    DeepSeek发布了新模型DeepSeek-V4.1-Flash-1017，该模型在编码和代理操作等任务上提供了增强的性能并降低了成本。此次更新包括对DeepSeek Harness平台的专门优化，旨在加快任务完成速度并降低代币消耗。新模型还引入了“许愿式编程”，允许用户描述期望的结果，模型通过自我反馈机制处理规划、编码和优化。此外，DeepSeek还为其专有搜索引擎推出了新的搜索和获取API，使代理能够更有效地访问和处理网络信息，…
  17. RESEARCH · CL_325253 ·

    Organon代理实现用于科学发现的递归自改进

    研究人员开发了Organon，这是一种用于科学发现的新型代理，可以递归地改进自身。与依赖固定搜索程序的现有框架不同，Organon在运行时分析其积累的经验，以自主地修改其自身的策略、诊断工具和协调机制。这使得能够持续适应和纠正其自身的适应程序，从而实现递归自改进。Organon在21项计算发现任务上表现出色，在ALE-Bench Lite上超越了竞争框架，并在KernelBench上实现了显著的加速。
  18. TOOL · CL_298293 ·

    为旧款GPU上的本地编码测试MoE模型

    本文评估了在GTX 1080 Ti GPU上用于本地编码任务的混合专家（MoE）模型。作者测试了几种MoE模型，包括Qwen3.8-Flash-Next和Qwen3.8-35B-A3B-Q4_K_M，评估了它们在自然语言和Go代码数据集上的困惑度，以及使用llama.cpp和llama-bench生成的速度。Qwen3.8-35B-A3B-Q4_K_M模型出人意料地表现最佳，以30 tokens/sec的速度在15分钟内完成了一项编码…
  19. TOOL · CL_297065 ·

    衡量 AI 插件代币节省量被证明很复杂，取决于阈值

    一篇博文详细介绍了衡量 AI 代理插件“代币节省量”的复杂性，特别强调了 DeepSeek Harness 的 dsh-phocinae 插件。作者解释说，节省量数据可能因所选阈值和测量粒度（例如，计算单个决策还是整个案例）而有显著差异。该博文概述了一种特定的测量设计，涉及三个计数器：用于工具定义的每个请求固定代币、每个决策的往返代币以及用于托管模型调用的每个案例代币，并强调“节省的”代币是指未发送到托管提供商的代币。
  20. TOOL · CL_293235 ·

    TraceScope 插件通过结构化输入增强 AI 代码分析

    TraceScope 是 DeepSeek Harness 的一款新的开源插件，旨在弥合 AI 模型与实际软件开发工作流之间的差距。它将 Git 差异、设计规范和崩溃报告转换为结构化输入，使 AI 能够提供更可靠的分析。该工具与现有的开发堆栈集成，提供静态设计到代码比较和自动崩溃分类等功能，旨在提高软件开发过程的效率和准确性。