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wolfhts

体验完 DeepSeek Harness,我打算放弃开发了两年的客户端

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  •   wolfhts · 18h 5m ago · 5971 views

    今天下午,我把核心研发叫到一起开了个会:停掉现有客户端的继续开发,开始论证并全面迁移到 DeepSeek Harness 。

    而这个客户端,我们持续开发了两年,并且最近刚花了两个多月重构。

    首先说一下什么是 Harness 。最早看到各个地方用这个词时,是有些烦躁的。怎么 AI 行业总是在造一些新的词汇,对我们这种毕业多年英语早还给老师的人来说,一下子制造了理解障碍。但为了保持学习,不得不去理解。于是搜了一下,原来逻辑是这样的:

    harness 本义是 马具,就是套在马身上,把马的力气接到马车或犁上的那套皮带扣具。

    现在满世界都在用这个词,是因为 AI 行业正处特定历史节点:大模型本身只是‘力气’,可以理解为马,裸模型只会对着文字吐字,不能操作电脑、查数据库、调用工具、不记得做过什么。

    于是人们给它套上‘‘马具’。有工具调用 tools--接上马车、循环控制 agent loop--缰绳,审批沙箱权限--刹车和安全带,记忆和持久化--让它记得拉过什么活。

    模型是马,harness 是马具。套上之后,一匹野马才变成一匹能拉车干活的"役马"。harness 在软件语境,是承载并驱动一个智能体的运行时框架/底座。

    最开始听说 DeepSeek 也要开发自己的 harness 后,我是没太多感受的,Codex 用的好好的,我以为在国产模型的性能完全赶上美国之前,我大概率是用不到国产的相关产品的。所以后边在 X 上看到他们官方开发人员在邀请内测时,看到评论区那么多人提交自己的开源项目申请内测,我也没太理解为啥有这个热情劲。

    直到这几天 DeepSeek Harness 放出来,更多开发者体验,先是在 X 上,后续在微信群,小红书,非常多的地方看到很多激烈的讨论。尤其他们‘‘一切皆插件’思路和实现,有吹捧的并基于这个做出了想要的插件成功运行的,有觉得做了一个不成熟玩具的是 DSH 团队技术型自嗨的。总体上,让我感觉这个东西并不是我之前想象的一个国产版本 Codex 这样简单,还是有必要亲自尝试一下的,

    于是上周五把源码克隆到了本地,周日趁女儿吃完饭看小猪佩奇的间隙,做了更全面的了解和一些简单尝试,立马产生一个强烈的感知:DeepSeek Harness 正在杀死比赛。

    agent 能力和 插件化(用户自定义),是所有做 AI 应用开发越来越绕不开的内容。

    首先是 agent ,每个产品基于其特定的用户数据和功能权限,一定要有一个 agent 提供给用户使用,并且 agent 的能力在不断强化入口层级也在不断提高。支付宝几个月前就把首页由传统的功能界面改为了对话式,可对话可直接干活。微信的小微也是这个思路只不过还只是内测并且内测阶段入口只是在首页左上角,不过推测未来极有可能首页就是一个小微的对话框。

    而插件化(用户自定义),也是每个产品用户不断增长过程中的必然需求。即使现在有了 AI 编程开发效率更高了,但依旧无法满足不同用户在不同场景下的使用需求。唯一的解法就是插件化。

    这些方向我们在做即我的迭代中深有感触。

    即我,你的数字自我。我们做了很多可能留存用户不同场景的个人数据,比如个人笔记、私聊、群聊、录音、会自动保存全过程的通话、世界(类似微博),然后开发了一些基础模块让 AI 自动提取所有的个人数据为用户所用。

    比如‘’安排’,识别并抽出安排项(待办、日程、提醒、任务等),让用户告别手动创建安排的麻烦。

    比如‘‘事件订阅’,识别并抽取出开会/面试/喝酒/购物/运动健身/学习/吵架/拉屎/体检等等所有事件。

    比如‘目标追踪’。识别出‘我要减肥后’,后续类似今天没吃晚饭、今天运动了 30 分钟等等都会自动关联到减肥这个目标中。

    还有纪念日、个人档案等模块。

    但越做越感觉不对,这些功能一定要我们官方来开发和定义吗?我们很难穷举用户所有可能想要的功能!

    当有了最原始的数据后,每个用户似乎都能做出这样的模块来,而官方做的界面交互等效果很难满足所有人。不同的用户有不同的个人数据和使用方式,在现在有了 AI 编程生产力爆炸的年代,把用户的数据交给其自己处理,一定要非常多意想不到的好玩好用的功能和应用可产生。

    比如有个同事提到,女孩子喜欢看八卦,想把各种私聊和群聊中提到的八卦专门摘出来并做好梳理,然后自己没事的时候就刷一刷八卦,这种有身边的人分享的专门集合的八卦读起来会非常爽,而且还能把整理出来的八卦内容再专门分享给他人就更有意思了。

    尤其当即我更聚焦于用户的 7*24 小时物理世界所见所闻的收集处理后,软件层面对用户而言最核心的入口就是 agent ,用户自己和 agent 对话然后调用所有的个人数据,常用到的再生成专门模块常驻在哪个入口。我们的 agent 开发几周后,目前效果还不错,当把一个全维度数据开放给 agent 后,能干的事情真的非常多,正准备推进更多的 agent 基建落地。而界面自定义层面,打算按蚂蚁灵光的逻辑做尝试。

    讲了这么多废话,不知道大家是否可理解我亲测了 DSH 后的震撼。

    我之前完全理解错了!我之前一直把 DeepSeek Harness 和 Codex 做比较,觉得就是让 agent 帮人写代码,但真正值得关注的恰恰不是写代码。

    他们把绝大部分 AI 原生应用开发者要做的基建全给干了,从界面到 agent 到工具调用、权限管理、记忆、存储等等背后运行的服务,并且所有这些能力都是插件化的,甚至 UI 都是插件(这点普通人感受会更直观)。

    并且它还是开源的,预览版发布的短短几天就已经有全球非常多的开发者贡献各种插件,正式版发布后不敢想象。

    这一刻开始我想的是啥?我发现在开源的 DeepSeek Harness 中增加即我的登录逻辑,再把即我客户端中的一些核心 UI 功能插件化增加到里边,打包为一个命名为即我的客户端,似乎就能完全替代我们花了两年开发并且刚刚经历过两个多月重构期的数百万行代码的客户端。 并且更厉害的是还能随着 DeepSeek Harness 不断的迭代而在这个客户端中持续拥有更强大的能力。 WorkBuddy ?即我按这个路线改造出来后,我们的用户马上就能在里边额外实现 WorkBuddy 所有的能力,并且基于我们有用户更全方位的个人数据,体验只会更好!

    然后我又想到,我们另一家面向果蔬流通产业链的 SAAS ,同样用这种方式做基础的打包构建,提供全方位的数据接口,b 端商户想要什么页面直接和 ai 讲,快速生成对应的界面调用已有的数据接口,各种功能页面就能完成,用户的绝大多数需求我们的销售人员在客户面前就能搞定!

    有没有谷歌开源的安卓那味道了?我们一下子变成了早期保证一个壳子做一套 ui 的 小米、三星、oppo 、vivo 、小辣椒!

    当所有应用都需要 agent 和相关基建的时候,普通的团队做的东西怎么可能有 DeepSeek 他们超聪明的人才、足够长的时间投入、全球庞大的开发者生态达到的效果好。既然如此,我们为何还要重复造轮子?

    从这一刻开始开始,我们过往所有做的软件开发不管是客户端还是网页,全是无用功!与其折腾了半天浪费人力物力财力时间节奏开发出一个不好用的东西后边还是得采用这样的开源东西,还不如现在开始停下所有可能重复的劳动直接用上 DeepSeek Harness !

    于是,今天上半天我继续用 Codex 对把即我已有的一些能力迁移到 DeepSeek Harness 的论证后,下午叫上了核心研发开了个会,我们以往的客户端直接放弃,开始全面拥抱 DSH 。

    前几天我写了 AI 应用有着唯一的超级应用的巨大机会,当时我还想着通过某些路径的设计和关键节点的成功,创业者有可能还有一定的机会。哪怕强如腾讯拥有微信这样掌握了每个人强关系链和非常多个人数据,我曾经也认为还是有一些裂缝可以凿开口创业者还是有一些机会,毕竟腾讯的产品定义方式,和 AI 时代用户需要自主掌握个人数据的核心需求背道而驰。

    DeepSeek Harness ,则杀死了我内心的所有做一个超级应用的虚妄假想,去思考自己还有哪些长板,可以在 AGI 的路上做一点真正有价值的事情。

    65 replies    2026-08-19 02:21:30 +08:00
    wolfhts
        1
    wolfhts  
    OP
       18h 4m ago
    迁移非常快,同事就上午干了两个小时已经初见成效,并且在过程中还发现了一些意想不到的玩法。等他们一天干完我会再图文➕视频的方式分享出来。 小创业公司,真的别再苦哈哈自己开发 agent 和各功能界面了,做 DSH 插件即可。
    Sundayz
        2
    Sundayz  
       17h 58m ago   ❤️ 8
    只谈产品不谈需求都是纸上谈兵,当前能做的事情大多数都是功能限制和自我意淫。

    真正具有价值的永远都是模型本身,这些所谓的工具链,很快会被技术迭代杀死,毕竟现在已经没有人记得小龙虾了。
    foryou2023
        3
    foryou2023  
       17h 56m ago
    个人认为基于 deepseek harness 做企业工作流定制化应该有前景或者说需求,通用的客户端在一些场景还是满足不了一些企业的特殊需求。

    deepseek harness 目前可以看到的是千人千面的 ai 助手,目前实现的路上还比较遥远,但是这个终极形态可以大概的看到了。
    wonderfulcxm
        4
    wonderfulcxm  
       17h 54m ago via iPhone
    我也觉得插件化的方向的对的
    wolfhts
        5
    wolfhts  
    OP
       17h 48m ago
    @Sundayz 你可以等我们几款产品用 DSH 改造完之后再来发表自己的想法。大众对新的东西总是缺乏一点想象力的。
    wolfhts
        6
    wolfhts  
    OP
       17h 47m ago
    @foryou2023 企业工作流这种,传统的实现方法完全可在 DSH 上插件化实现,并且实现后还能有更多意想不到的效果。
    wolfhts
        7
    wolfhts  
    OP
       17h 46m ago
    @wonderfulcxm 一定是对的。其他厂商要么跟进要么不跟,不跟的代价会非常大完全被淘汰。跟进的代价也不低,以及有没有 DSH 这种百分百开放的用户和决心。 所以我说 DSH 杀死了比赛
    Sundayz
        8
    Sundayz  
       17h 45m ago   ❤️ 2
    @wolfhts 现在的 AI 产品给我的感觉就是:因为 AI 能做这个,所以有了这个产品,而不是说市场需要这个,所以借助 AI 能力做了这个产品。
    foryou2023
        9
    foryou2023  
       17h 44m ago
    @wolfhts 是的,所以个人认为企业工作流定制化这条路是有需求,应该有市场可以赚到钱。
    wolfhts
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    wolfhts  
    OP
       17h 43m ago
    @Sundayz 那是因为大多数 AI 产品只是用 AI 开发出来的产品,还不具备真正的 AI 功能。 真正的 AI 功能一定是 agent ,要让 agent 能针对你所服务的用户群、你所提供的接口存储的数据功能逻辑等,完全地开放给 agent 让用户能在 agent 场景自由使用。过几天我们会有改造效果出来,到时候大家就能感受到了。 并且不仅是面向 c 端用户的,还有面向 b 端用户的。都是一样的逻辑。
    wolfhts
        11
    wolfhts  
    OP
       17h 42m ago
    @foryou2023 市场是有,但能否赚到钱难说。 现在这个行情,AI 相关的除了底层的巨头们,普通创业者做啥都很难赚到钱了
    Wanex
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    Wanex  
       17h 41m ago   ❤️ 23
    我现在只能这个表情😅
    hay0577
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    hay0577  
       17h 41m ago
    蹲一下 op 的实现。我也不知道用这个能做什么 希望 op 能给出一个具体开发的业务场景。
    foryou2023
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    foryou2023  
       17h 38m ago
    @wolfhts 小市场还是有机会的,巨头也不可能方方面面,要不然也不会有那些小公司活着了。
    nicaiwss
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    nicaiwss  
       17h 36m ago via iPhone
    就是另一个开发 agent 的框架
    PalenessIb
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    PalenessIb  
       17h 36m ago   ❤️ 1
    “要么创造系统,要么沦为别人系统的奴隶。”永不过时的一句话。
    Sundayz
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    Sundayz  
       17h 32m ago
    @wolfhts 成也 AI ,败也 AI ,在真实生产场景,需要结果的稳定性和正确性,这一切都要看 AI 的脸色,也很难提高效率降低成本,所以目前的形态想要接管工作流,完全就是不现实的伪需求。
    getadoggie
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    getadoggie  
       17h 24m ago via iPhone
    它这个插件化最大的好处就是方便自定义,实时的添加或者卸载。当前 agent 太需要开发和完善了。比如我觉得单模型来直接和我们交互、开发明显是不好的,提示词应当直接由 AI 生成再发送到专门的干活 agent 才对,我们应当和专做需求理解的专门 agent 沟通才对,不必让我们自己苦苦思考提示词怎么写更高效-开发过程中我们情绪很容易起伏,不会总有时间去思考提示词的-然而提示词真的很重要,你的每一句话对 AI 的推进方向影响都很大。
    wolfhts
        19
    wolfhts  
    OP
       17h 21m ago
    @PalenessIb 是的。在 DSH 之前我们还抱有自己有可能创造某个系统的不切实际的野心,现在立马调整姿态打算做一个‘奴隶’算了。还好 DSH 不是传统的奴隶主
    dudubaba
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    dudubaba  
       17h 21m ago
    这个没看懂,是搭架子吗?比如最简单的纯文本模型不支持识图,可以写一个插件先调用识图模型,再输出给文本模型?
    laikicka
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    laikicka  
       17h 15m ago   ❤️ 10
    你们公司就没人听过 pi 吗? 😂😂
    zy0829
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    zy0829  
       17h 14m ago
    可以了解为一个 agent 的基座吗
    HeyWeGo
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    HeyWeGo  
       17h 14m ago
    倒也不必那么悲观,你是作为一名有强开发能力和意愿的视角来的。实际上很多事情是人们只要稍微动动手指动动脑经都能做,但实际上犯懒不想去做,特别是有成品的情况下。当初产品设计的时候有个功能是让用户自己调整图表的配色,做到底就是直接开发一个调色盘然后用户想怎么样就怎么样。到最后还是做成了现成的几套配色方案。灵活性意味着复杂性,而人类天生爱偷懒。不要看不起零零碎碎的需求。
    icanfork
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    icanfork  
       17h 3m ago
    创业就是就这样,要做就做没有人做的方向,赌一把改变世界。错了又如何,创业本身失败率就很高。
    所以我认可 dsh 万物皆插件的创新,虽然我还不怎么理解,但是我觉得 ds 团队就应该是这种风格的。
    root71370
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    root71370  
       16h 58m ago via Android   ❤️ 2
    pi 出多久了 没了解下?
    yidinghe
        26
    yidinghe  
    PRO
       16h 45m ago
    这个方向是对的。楼上很多人对企业的 AI 使用场景不熟。WorkBuddy 这种傻逼玩意部署到企业当中只会沦为格式转码的工具,原因是企业信息化从来不是由下向上推动。
    imqiyue
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    imqiyue  
       15h 14m ago   ❤️ 1
    @laikicka +1 pi 更适合作为底座
    Felldeadbird
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    Felldeadbird  
       15h 13m ago
    现阶段区域与 DSH 可以做到什么。一切皆插件,未来市场就有供给包。现在可以提前布局这个。说不定哪天有企业要做相关 AI ,看到这个 DHS 插件包,就花钱买下来。
    nicholasxuu
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    nicholasxuu  
       15h 10m ago
    插件本质是 skill/知识库/harness/etc 的组合,某种程度上是一个知识产品。
    感觉问题是做插件本身不赚钱(要分钱出去让更多人有动力开发),
    用插件也需要一点基础(大量行业外用户要学习才能用,至少对于比较简单的应用,UI 的学习成本还是更低。而且其实很多的用户斌不知道自己需要什么),
    选插件需要成本(买家如何找到需要的,有多个看似合适的如何挑选最适合的。卖家如何营销出去。还是老难题)。。。。

    感觉开放 codex/claudecode 那样的包月 plan ,把模型赋能给外部 app ,更有需要。
    毕竟外部的 app ,营销,售卖,教育用户这些方面都已经很成熟了。
    Plutooo
        30
    Plutooo  
       15h 2m ago
    龙虾时代也有人这么吹的,既然插件式这么强,不应该只接触了 dsh 而已,更早的 pi 怎么没尝试一下
    dacapoday
        31
    dacapoday  
       15h 0m ago
    openClaw 火的时候都不研究一下人家是怎么实现的? pi 都出了这么久了, 一个山寨 pi 的 harness 就让你高潮成这样?
    wei2629
        32
    wei2629  
       14h 56m ago
    是我没想象力吗? 有什么区别吗? 说到底也只是架构层吗?能解决大模型的各个方面的问题吗? pi 也是插件化啊,都出了多久了?只是 loop 部分无法自定义,其他部分嫁接到 loop 也可以自定义啊。DeepSeek 的我也看了啊,只是基于 cordis 框架,更极端。所有的插件化 放在 context 上。你评价这么高,我都怀疑我和你看的不是同一个东西了。
    Daybyedream
        33
    Daybyedream  
       14h 55m ago   ❤️ 2
    2 年 不知道 pi ? 太专业了
    volvo007
        34
    volvo007  
       14h 53m ago via iPhone
    @wolfhts 可否理解为一种新的“dify”?我们不看 dify 本身低代码的特点,而是说 agent 交互这块的灵活度,自定义能力都交给用户了?
    zhangli2946
        35
    zhangli2946  
       14h 53m ago
    仔细看下你的业务 需要 100% 成功的地方不要让 AI 介入。
    ndxxx
        36
    ndxxx  
       14h 44m ago via Android   ❤️ 1
    deepseek harness 开源的主要目的是,deepseek 为了证明他家的 v4 pro 模型能匹配上他家公布的某些 benchmark 跑分,比如 deepswe 。

    不开源的话,大众没法通过 llm+harness 复现 benchmark 跑分。所以开源是必须的。

    当然论迹不论心,支持开源。但说白了 dsh 就是为了自家 v4pro 的特调 harness ,当然他配套发的那个论文确实有点新东西。

    不过 all-in dsh 风险也是存在的,懂得自然懂😁 楼主作为 leader 整的这么一惊一乍的我也突然有点心疼你手下的小组员了😅
    mooyo
        37
    mooyo  
       14h 36m ago   ❤️ 1
    闹麻了...
    tomyark123
        38
    tomyark123  
       14h 27m ago   ❤️ 1
    ai slop
    forbreak
        39
    forbreak  
       14h 23m ago   ❤️ 1
    看完我只有一个感觉,你们两年开发了个嘚啊。 你有没有调研过啊,对于中小企业来说钉钉企业微信那种一年百块的功能企业都嫌贵不想用。 你搞一个完全依赖 token 的东西,他们真的会长期用吗?
    darkscope
        40
    darkscope  
       14h 22m ago   ❤️ 3
    B 站小红书式的标题,真做决定这么咋咋呼呼的?你们的研发方向不会是跟着量子位的文章走的吧
    lneoi
        41
    lneoi  
       14h 17m ago
    感觉之前的工具也都能实现,只是这里实现的更加简单一些了。最接近的就是 pi 了
    BretTaylor
        42
    BretTaylor  
       14h 8m ago
    Pi 应该差不多吧
    carverReal
        43
    carverReal  
       14h 5m ago
    成功了叫果断
    失败了叫武断
    OP 加油
    Yumwey
        44
    Yumwey  
       13h 59m ago
    插件的思路,pi 早就有了啊,大可不必如此兴奋... pi 的插件可能区别就是 unbind 和 clean 阶段不太一样,没办法做到 dsh 的主动清理和卸载吧.

    llm 进步太快了,什么 harness ,agent ,都在快速被迭代和遗忘。大家都知道 ai native 才是未来,但是最终形态跟 dsh 只能说关系并不大.

    小公司应该更有时间做更多的市场调研才对,x 上很多类似实践了.. dsh 更多是对 ds v4 pro 的过拟合的一次尝试和实践,而且还是在 mininal 上有最佳效果
    WaldenHorizon
        45
    WaldenHorizon  
       13h 42m ago
    很好奇 OP 公司员工上不上 V 站,想看看他们的真实评论
    Admstor
        46
    Admstor  
       13h 24m ago
    你是说,我一个中小企业主,我本来随便找个 PC 就能跑起来的进销存 CRM 等,我现在看一下今日销售统计就要烧掉 3 块钱 token 吗
    vopsoft
        47
    vopsoft  
       13h 18m ago
    我都想屏蔽 DeepSeek Harness 相关的贴子 一堆插件参差不齐的 想想就不放心
    seven777
        48
    seven777  
       13h 17m ago
    @foryou2023 #3 "终极形态"?俺不赞同.😁
    cutiechi
        49
    cutiechi  
       13h 13m ago
    没听过 pi ?
    seven777
        50
    seven777  
       13h 11m ago
    我很难理解楼主的团队为什么能在这样一个摇摆的环境中花 2 年的时间和金钱来做你帖子里说的内容.
    谁做的拍板?谁投的成本?
    有几个原型客户?
    有多少持续收入?
    lxqxqxq
        51
    lxqxqxq  
       13h 10m ago
    废话文学
    liubaicai
        52
    liubaicai  
       13h 9m ago
    不知道你们 2 年做了啥。。你怎么连 pi 都没听说过
    ntdll
        53
    ntdll  
       13h 3m ago
    @Sundayz #2 这个说法是阶段性的,在 LLM 高速发展阶段是正确的,工程化的东西,比不上模型本身提升来的效果好。毕竟过去几年是大模型的高速发展阶段。

    但是模型的性能提升并不是无上限的,其必然存在边际效用,当接近边际效用的时候,对于能力的提升就不那么明显了。同时性价比也很低了。

    现在的模型参数从百万到亿,再到十亿百亿,但总不可能无限制的堆参数。

    这个时候就又要回来比拼工程化能力了。
    xyooyx
        54
    xyooyx  
       12h 56m ago
    pi 的会话压缩得自己写,dsh 可以抄下作业
    seven777
        55
    seven777  
       12h 42m ago
    Perhaps due to the unique nature of V2EX's group, I saw so many "self-indulgent" products here......
    In the past two years of rapid AI development, all the key and milestone advances have been few and far between:
    1. MCP is a real and reliable tool implementation. To this day, it remains the only way for "uncertain large models to perform deterministic tasks."
    2. Prompts (now called commands) have become a consensus and represent the true way humans communicate with large models.
    3. The later skill is still essentially a prompt, just with a different arrangement. The concept of skill is very likely to disappear by 2026.
    4. Practice has proven that large models execute prompts with explicit + direct input, and are completely ignorant of so-called on-demand loading like skill. It's like adults managing children: if you give them clear instructions and they run fast, but if you let them flip through books and find their target, they immediately become passive and slack off.
    5. Agents are just a way to manage or orchestrate tasks, but for now, they are the mainstream approach. They won't change in the short term, but their essence will not change, so DeepSeek 说 agent = model + harness 没有错啊, 与 agent 的本质一贯.相同本质的事 WorkBuddy 也在做啊, 各家 IDE 也都在做,只是他们不叫 harness .
    6. harness 这个词的生命周期,我猜不会长过"Clawdbot"(小龙虾).
    7. 大概率 agent 这个方案在 2027 年内会被同类但更聚合的方案替代,名词可能变成 dashboard, bench, desk, assistant, mandatory ...... 等词代替.

    上面的英文部分是我打字输入过程中, V2EX 自己将我输入的中文一次翻译成英文的,不知道触发了什么机关.
    Foralrec
        56
    Foralrec  
       12h 38m ago
    不用这么沸腾吧,Pi 完全能做到目前你提到的所有事情。
    现在 dsh 插件社区也是大量的人把 pi extension 翻译过来
    而且有句打趣,用 dsh 的人没有给 dsh 写插件的人多
    sodesga
        57
    sodesga  
       12h 32m ago
    静待后续...
    Rothschild
        58
    Rothschild  
       10h 27m ago
    插件化杀死比赛是最大乐子,那么 obsidian 一定杀死这个赛道了吧
    Bootis
        59
    Bootis  
       9h 48m ago
    @ntdll 哪怕是现在工程化也是有价值的,opus 5 才能解决的问题通过工程化让 glm 5.2 解决,对企业来说能降低不少成本
    hongye
        60
    hongye  
       9h 25m ago
    静待后续...
    ronman
        61
    ronman  
       7h 2m ago
    再牛逼的 harness 都是给人操控大模型的,如果大模型够强,应该不再需要人来画蛇添足
    wolfhts
        62
    wolfhts  
    OP
       6h 49m ago
    实践出真知。我们花了一天时间已经完成了初步迁移,再结合 DSH 的能力,效果非常惊人。我们正在整理所有的使用效果和场景,通过专门的图文视频等分享出来。有兴趣的可关注我的公众号:周末在思考
    lightyisu
        63
    lightyisu  
       5h 45m ago
    合计把 agent 可拔插的事做一下就能让一个项目重写,况且这事 pi 早做过了
    lightyisu
        64
    lightyisu  
       5h 40m ago
    感觉如果 lz 看到 tool call 和 agent loop 也是直接原子弹爆炸的那种人,tool call 杀死了比赛,agent loop 改写了生活
    ZenOfAI
        65
    ZenOfAI  
       2h 50m ago
    感觉你们公司真没有研发人员了吗?对 Agent 完全不懂?你说的这些能力,Skills 早就能实现了。要是说实现了 Self-evolving 还能让人高看一眼。
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