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DeepSeek发布智能体新架构:让AI管AI

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《科创板日报》11月2日讯(记者 黄心怡) DeepSeek Harness团队在近日官方公众号发表技术文章《Super-agent设计探索:迈向更自主的Agent系统》,正式公开其面向自主智能体探索的全新架构Super-agent。

它的核心目标是解决一个根本性矛盾:当AI能力越来越强时,人类有限的注意力成为了新的生产力瓶颈。

这套架构则让人类在底层执行中的参与减少,用户只需要跟负责统筹的“AI领导”沟通,它会把任务分派给手下的AI分头推进。

DeepSeek表示,模型能力提升催生了新的应用形态,个人助手(Personal Agent)开始集中涌现。

然而,现有主流Agent设计还难以在多任务和团队协作的规模上支撑这一模式,多任务上限取决于人的注意力。

通过双层架构、事件驱动、存算分离等思路,DeepSeek团队突破了这些限制,系统在底层接管了烦琐的会话管理与上下文同步,使人类得以从具体的执行细节进一步上移到更高层的决策与验收。

DeepSeek把这种Agent形态及其系统架构称为Super-agent。

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目前,基于这套思路构建的内部Super-agent实例已经在持续运行。

团队成员在群聊中反馈软件问题时,即使无人让AI帮忙,系统也能自主识别缺陷,在后台复现问题并寻找修复方案。

IDC中国研究经理孙振亚认为,DeepSeek的产品与技术思路与Muse所呼吁的“管家式智能体”方向一致,即更自主的Agent。

当前智能体的交互逻辑大多仍沿用此前GenAI的思路,即由用户自行管理对话和Session。

更好的解决方案是以任务为中心进行路由调度,或采用以任务管理为中心的模式,帮助用户管理并发任务及定时触发任务。

在这一方向上,DeepSeek的Harness主要通过router路由方式来解决相关问题 。

孙振亚表示,打造Agentic管家型助理,而非被动式助理是未来方向。

“打造能够主动帮助用户的产品,结合用户的记忆、日程、位置、消费记录和生活节奏,帮助用户端到端地完成需求,并基于用户的习惯和偏好,洞察用户潜在的需求。

比如出差前一周提醒订票,能够直接并给出符合用户习惯的航班和酒店作为参考;

常买的日用品快用完时能够提前下单,只让用户做最终确认动作,最大程度减少用户的重复信息录入和操作交互。

从 Muse 到管家型助理,个人助理 Agent 的竞争正在从任务式交付,转向生态、记忆与管家式服务的综合比拼。

”孙振亚称。

从IDC评估结果来看,目前中国市场主流的智能体产品已经具备相关能力。

在记忆方面,大部分产品已经能够很好的支持包括用户记忆在内的各种分层分类的记忆体系,可以保存用户偏好、任务上下文和关键需求。

在任务方面,常规的端到端任务完成能力也非常不错,而像需要基于浏览器操作或桌面操作的的这类复杂任务,部分智能体也有较好的表现。

在生态方面,有一些产品已经走出办公场景,和生活服务的生态做打通。

比如WorkBuddy与美团合作,可以帮用户领取优惠券并发起交易,通过微信支付的AI专属卡完成支付。

其它如百度搭子、纳米Work、Teleagent、商汤小浣熊等Agent产品也具备一定的生活服务能力。

从能力上来看,中国的通用智能体产品离Muse并不遥远,差距主要在于服务生态的壁垒上。

孙振亚认为,当前中国市场仍以超级App为主,大量服务、数据和交易都封闭在各家平台内部。

豆包手机的遭遇也说明,单靠技术手段绕过平台很难走通。

孙振亚建议, 行业需要建立面向智能体的开放标准 ,包括智能体的身份如何标识、能调用哪些服务、交易收益如何分配、出了问题由谁负责,让平台、商家和智能体厂商都能找到参与的理由,打造为智能体服务的应用生态。

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