DeepSeek выпустила Harness — инструмент для создания автономных ИИ-агентов
Китайская компания в области искусственного интеллекта DeepSeek выходит на новый рынок за пределами больших языковых моделей и представила предварительную версию давно ожидаемого Harness — программного фреймворка, который помогает разработчикам превращать AI-модели в автономных агентов.
Запуск Harness, состоявшийся 13 августа, означает стратегический поворот DeepSeek в сторону создания базовой цифровой инфраструктуры для автономных AI-агентов — систем, способных использовать AI-модели для работы с внешним программным обеспечением, запуска кода и самостоятельного выполнения сложных задач.
После предыдущего бета-тестирования участвовавшие разработчики отметили, что DeepSeek Harness отличается от традиционных программных наборов инструментов тем, что дает программистам больший контроль над тем, как AI-агент думает и действует. Каждый основной элемент системы представлен в виде модульного плагина, который разработчики могут заменять или комбинировать между собой.
Такие инструменты, как DeepSeek Harness, быстро становятся важным уровнем AI-систем. Конкуренция в отрасли постепенно смещается от возможностей самих моделей к тому, насколько эффективно AI-агенты могут взаимодействовать с реальным программным обеспечением и выполнять задачи самостоятельно.
В марте DeepSeek наняла бывшего инженера Jane Street Цуй Тяньюя, который присоединился к недавно созданной командe, занимающейся развитием Harness. Это произошло на фоне растущей популярности мощных AI-агентов, включая Claude Code от американской Anthropic.
Для разных корпоративных и разработческих задач DeepSeek Harness предлагает четыре режима работы. Стандартный режим предназначен для общих задач, режим программирования позволяет AI писать код и одновременно управлять несколькими приложениями, творческий режим дает системе возможность экспериментировать с пользовательскими инструментами, а минимальный режим предназначен для изолированного тестирования.
Запуск Harness показывает, что DeepSeek постепенно расширяет фокус за пределы больших языковых моделей и делает ставку на развитие автономных AI-агентов.
Источник: scmp.com