DeepSeek搶攻AI Agent：從Harness團隊到對標Claude Code

AI競賽已經變了：唔只係模型有幾聰明

過去幾年，AI公司主要比拼邊個模型最強。但而家行業開始出現一個新共識：真正嘅競爭可能係邊間公司可以將模型變成真正可以做事嘅AI代理（AI agents）。

呢個轉變，正推動包括DeepSeek在內嘅公司投資一層新基礎設施——AI「harness」。呢一層軟件會將大型模型包裝成可以操作工具、執行任務同自動完成流程嘅代理系統。

據報導，DeepSeek已經開始為呢個方向組建團隊，並招募工程師，包括曾經任職量化交易公司Jane Street嘅工程師**崔天一（Cui Tianyi）**加入相關開發工作。

DeepSeek組建Harness團隊，對標Claude Code

報導指出，DeepSeek內部已經成立一個專門嘅Harness團隊，重點開發AI程式代理產品。

該團隊目標係建立類似Anthropic Claude Code嘅系統，將DeepSeek模型能力轉化為可以直接幫開發者完成工作的工具，例如自動寫程式、修復bug或者處理開發流程。

簡單講，策略就係：

• 將強大模型能力變成可實際使用嘅代理產品
• 建立完整開發環境同工具接口
• 讓AI可以直接參與軟件開發流程

呢個方向亦同DeepSeek近期模型更新一致。公司推出嘅V4系列模型特別強調推理能力同agentic能力——即係模型可以自主完成複雜任務同工作流程。

咩係AI「Harness」？

所謂AI harness，其實係模型外圍嘅一層操作系統。

如果只有模型，本質上只係一個會回覆文字嘅系統。但加上harness之後，AI就可以同真實電腦環境互動，例如：

• 讀取文件同整個程式碼庫
• 執行終端機指令
• 編輯或寫入程式碼
• 搜尋網頁或外部系統
• 管理任務上下文
• 進行多步驟規劃同迭代

換句話講，harness提供咗工具、環境同控制循環（agent loop），令模型唔再只係聊天，而係可以真正「做事」。

呢種架構正係現代AI coding agent嘅核心。例如Anthropic介紹Claude Code時，就提到系統可以理解整個程式碼庫、修改檔案、執行命令並自動完成開發流程。

如果冇呢一層harness，再強嘅模型都難以可靠地完成複雜任務。

點解而家Harness變得咁重要？

原因其實好直接：AI代理產品開始真正賺錢。

Claude Code就係最明顯例子。開發者只需要描述一個任務，例如修復bug或新增功能，系統就可以：

• 掃描整個codebase
• 修改或新增檔案
• 執行測試
• 不斷迭代直到成功

呢種模式令AI由「建議工具」變成協作型軟件工程師。

市場反應非常強烈。Anthropic在2026年表示，公司已達到約300億美元年化收入，而使用量同收入都出現爆發式增長。

部分行業報告更估計，單係Claude Code本身就可能已經達到大約25億美元年化收入，不過呢些數字來自外部估算，需要審慎看待。

無論實際數字係幾多，訊號都非常清晰：Agent產品正快速變成AI公司最重要嘅收入來源之一。

新一輪AI競爭：模型之上嘅產品層

AI行業正出現一個結構性變化。

早期競爭集中喺：

• 訓練最強模型

但隨住模型能力逐漸接近，競爭開始轉移到模型之上嘅產品層。

喺Agent時代，一個成功平台往往需要：

• 強大開發者工具
• 穩定嘅agent loop
• 同IDE與開發環境深度整合
• 自動化工作流程

亦正因如此，無論係美國定中國嘅AI公司，都開始大力投資Agent基礎設施。

對DeepSeek而言，組建Harness團隊同吸納工程人才，實際上係一個清晰策略：將強大模型變成真正可用嘅自主產品。

AI競賽正由「訓練模型」走向工程化AI代理。而掌握harness層嘅公司，很可能會定義下一代AI軟件形態。