DeepSeek 進軍 AI Agent：Harness 團隊、Claude Code 與新一輪競爭

AI 產業的競賽正在悄悄改變。

過去幾年，所有公司都在比拼誰能訓練出最強的大型模型。但現在越來越清楚的一件事是：真正的競爭不只在模型本身，而是誰能把模型變成真正能工作的 AI Agent。

在這樣的背景下，中國 AI 新創 DeepSeek 正開始投資一個關鍵技術層——AI harness。據報導，公司已招募工程師（包括前 Jane Street 開發者 崔天一），並組建專門團隊來打造這類基礎設施，以追趕快速崛起的代理型產品，例如 Anthropic 的 Claude Code。

DeepSeek 的新策略：成立 AI Harness 團隊

DeepSeek 近期招募了 前量化交易公司 Jane Street 的工程師崔天一，加入公司新成立的 AI harness 團隊。

相關報導指出，DeepSeek 在內部成立了專門的 Harness 團隊，主攻程式開發型 AI agent，產品方向直接對標 Anthropic 的 Claude Code。

簡單說，這個團隊的任務是：

把強大的 AI 模型變成真正可用的工具。

DeepSeek 近年持續強化模型能力。例如其 V4 系列模型在推理能力與「agentic」能力（即自主完成複雜任務的能力）上都有顯著提升。

但即使模型能力再強，如果沒有良好的產品層，依然難以轉化為日常使用的工具。這正是 harness 層要解決的問題。

什麼是 AI「Harness」？

所謂 AI harness，可以理解為包圍在模型外部的「操作系統層」。

它讓 AI 不只是輸出文字，而是能與電腦環境互動，例如：

• 讀取檔案與整個程式碼庫
• 執行終端機（terminal）指令
• 修改與撰寫程式碼
• 搜尋網路或外部系統
• 管理上下文與任務計畫
• 進行多步驟任務迭代

換句話說，harness 提供工具、執行環境與控制迴圈，讓模型從「聊天機器人」升級為真正的 AI agent。

根據 Anthropic 的開發文件，像 Claude Code 這樣的系統可以理解整個程式碼庫、修改檔案、執行指令並在多個工具之間自動完成開發流程。

在 Agent SDK 架構下，AI 甚至可以自主讀取檔案、執行命令、搜尋資料並持續迭代直到任務完成。

沒有這層 harness，即使是最強的模型也很難穩定完成這些操作。

為什麼 Harness 突然變得如此重要

AI harness 之所以受到高度關注，原因在於 AI agents 的爆發式成長。

以 Claude Code 為例，它允許開發者只用自然語言描述任務，例如：

「修復這個 bug」或「幫我新增一個功能」。

之後 AI 會自動：

• 掃描整個程式碼庫
• 編寫或修改程式
• 執行測試
• 反覆修正直到程式可運行

這種模式讓 AI 不再只是建議工具，而是能與工程師協作的軟體代理。

市場反應也非常強烈。

Anthropic 表示，2026 年公司年化營收已達 約 300 億美元，在短時間內出現爆發式成長。

部分業界分析甚至估計，單一產品 Claude Code 的年化收入可能達到 約 25 億美元，不過這些數字主要來自外部報告，仍需謹慎看待。

無論實際數字多少，訊號已經很清楚：

AI agent 正在變成新的商業引擎。

AI 競賽正在改變：從模型到 Agent

DeepSeek 投資 harness 技術，其實反映了整個產業的一個結構性變化。

AI 的第一階段競爭是：

誰能訓練出最強的模型。

但隨著模型能力逐漸接近、開源模型越來越多，差異化開始轉移到模型之上的產品層。

在未來的 AI agent 生態系中，勝出的平台可能不只是模型最強，而是同時具備：

• 強大的開發者工具
• 穩定的 agent 控制迴圈
• 與開發環境深度整合
• 自動化工作流程能力

這也是為什麼美國與中國的 AI 公司都在加速投入 agent 基礎設施。

對 DeepSeek 來說，建立 harness 團隊與招募經驗豐富的工程師，是一個清楚的訊號：

目標不只是打造模型，而是打造真正能每天使用的 AI 代理產品。

AI 競賽正在從「模型訓練」進入「Agent 工程」時代，而誰能掌握 harness 這一層，可能就會定義下一代 AI 軟體平台。