心狸学家晚七酱wenky又发新技术了!

✍️这里是晚七wenky,目前人工智能本科在读中

Deepseek 的Super-Agent 的这种产品形态我觉得还是有点卡在中间,一方面处理日常任务无需太重的 harness 设计,另一方面如果进行更大规模的长程任务开发,单开 session 显然更稳定可靠,外层的 router 等设计反而会增加算力负担和时间开销。 现阶段我认为并不是一个发现需求就应该做加法的时候,很多产品当前的困境就是harness 太重反而影响性能和使用体验,Super-Agent 更是有些过于理想化而会影响开发效果,并不是一个适用于项目开发的形态。 Super-Agent 的工作流设计很适合日常助手的定位,我觉得核心使用场景就是单会话、多主题、高频次访问,也就是把 Agent 当做手机上的助手,全天的任何时候随手拿起来就立即使用。这种情况下如果反复管理多个不同的对话,使用频率高了就会导致使用体验不佳,但是每次使用时的任务之间差距又很大,天然适合 Super-Agent 的多任务编排。这个生态位就很适合 Muse 这类的 AI 助手,而不是应用与开发。 我近期也在进行一个基于 deepseek 模型以及 dsh 扩展的生活助手项目开发,希望能锚定一个更贴近生活的,更易于使用的场景。项目相对完善之后我会进行开源,在 deepseek 这样速度快价格低的模型加持下,希望能给国内用户带来对标 muse 甚至超越的使用体验。如果大家对于一些功能和体验有什么好的想法也欢迎一起探讨!
登录并发表评论

评论 · 2

harness 级递归整体规模还是比较笨重,外层限制越多反而容易引起反效果,这就是有时候为什么轻量级 Agent 如 Pi 会在一些任务中有很明显的更优的效果,我觉得在 Agent 编排上的可设计空间还是很大的,需要在复杂度和能力上做出一个权衡