DeepSeek产品线扩编：崔添翼整合Harness与网页App团队

两个月前，崔添翼还在张罗开发者给一款新产品挑毛病；两个月后，这副担子落到了他自己肩上。DeepSeek的产品部。

8月13日，WorkBuddy这套软件对外开源，模型借它调用工具、操作文件，把一连串任务接着做完。彼时担任团队负责人的崔添翼在微博上以请人提意见的方式，把进展透了出来：“目前的版本还很不完善，请大家多提提意见。”

10月16日，澎湃新闻从知情人士处得到消息，DeepSeek把Harness与网页、App、开放平台几支团队并到一处，交给他带队。

到10月23日，DeepSeek官网招聘页面已经在“产品部门”下面挂出了“AI产品经理”的岗位。这些岗位大致分成两个方向：一个方向是AI产品，管网页、App和开放平台，要求把使用门槛压下来，把留存和转化提上去；另一个方向是Agent Harness，要定产品路线，盯着用户的真实任务，还得和做模型训练的研究员搭伙干活。 DeepSeek的生态还在往外长。对那些自己部署模型的开发者，DeepSeek也想多给些工具。

10月20日，DeepSeek把推理框架DeepInfer开源了，等于将自家服务里的一部分工程能力拿出来，帮开发者把模型跑得更顺。一头是让开发者把模型用起来，一头是靠自家产品把用户手上的活干完，DeepSeek这两类产品任务眼下在同时铺开。

对做大模型的公司而言，产品、结果、用户的分量正一天天重起来。

三个月前，OpenAI把编程工具Codex背后的技术搬进了ChatGPT Work，让它能跨应用、跨文件去执行任务。当初参与创建Codex的Tibo Sottiaux和其团队，正是让一款编程工具接下了更多人的活，ChatGPT也因此变了样。

报税这件事，也透出了另一个信号。

今年5月26日，科技媒体Platformer的“AI与就业”系列访谈里，Claude Code开发负责人Boris Cherny对主持人Casey Newton讲起一段往事：“有人专门安装了终端，就为了在里面报税。”团队由此发现编程之外的用法，后来做出了面向更多工作任务的Cowork。

AI竞争的门槛在往上走：模型既要有本事，还得让人用得起来、把活干完。而DeepSeek这一轮的整合与招聘，把问题推到了模型参数之外——该由谁来决定优先服务哪些任务，让用户把事做完，再带着问题回到研发。

崔添翼的Agent公式

崔添翼的微博简介写得很简单，就一个公式：Agent = Model + Harness。

这种搭配，把他的Agent理解摆得很直观。 WorkBuddy开源才五天，就有用户提了个要求，只有四个字：继续任务。

8月18日，用户oaixnah在Harness项目的GitHub讨论区发问：任务意外中断，还有消息在排队，新发出的继续指令能不能越过队列，直接插进对话？用户想的是让工作接着做，系统要解决的却是另一件事——这句话该在什么时候送进去。

到9月10日，社区账号Gniy7Ga在帖子下回复说，问题已在新版本中修复。DeepSeek同天发布的v0.1.5-rc.1说明里，还列了通用文件上传、在侧栏预览成果、用本地应用打开文件这几项功能。

从版本记录中，同样能看出崔添翼本人有直接参与。

9月29日，Harness在代码托管平台GitHub发布的版本说明中列出一项新功能：macOS和Windows桌面端可通过菜单安装管理插件所需的命令工具，不用另外装运行环境和软件包管理工具。

这条更新后面标注的贡献者是“@tianyicui”。点进账号主页，姓名显示为Tianyi Cui，所属组织是DeepSeek，置顶项目正是WorkBuddy。

7月31日，崔添翼在微博介绍V4 Flash正式版时提到，让模型调用工具完成编程任务的基准测试，用的就是当时还没发布的WorkBuddy。

这套系统究竟怎么运转，DeepSeek官网放出了一段演示。用户让它做一个番茄钟插件，也就是装进Harness里的专注计时小工具。系统先查开发指引，再写文件、安装、验证，最后给出一个能点的计时器。

从这个演示能看清各自的分工：模型判断下一步该干什么，Harness负责提供执行工具，再把操作结果送回去，让模型接着判断。像这样能调用工具、连续处理任务的AI系统，一般就叫Agent。

崔添翼提出的那个Agent公式，讲的正是这种配合方式。

澎湃的报道提到，崔添翼是浙江大学计算机专业出身，在量化交易公司Jane Street干了九年，今年3月加入DeepSeek，Harness团队也是当月搭起来的。大概半年过去，这支年轻团队做出的产品还在预览和迭代，他的职责已经扩到原有的网页、App和开放平台。

这几个入口面对的用户不一样。网页和App直接提供聊天服务，开放平台则用API（供其他软件调用的接口）把模型提供出去。

8月13日V4 Pro正式版发布时，DeepSeek就改了接口，让Codex能接进来；9月10日V4.1 Flash发布，又宣布WorkBuddy、OpenCode等Agent产品完成接入。公司一边推自己的执行环境，一边继续让模型进别人的工具。

DeepSeek也走到了下一步

把Token价格压下来，曾经是DeepSeek走向用户的关键一步。

可在“Agent = Model + Harness”这个公式里，DeepSeek的Model长板摆在那儿，Harness这一头又怎么样？

10月17日，DeepSeek推送V4.1 Flash更新。官网同步发的那篇《DeepSeekV4.1 Flash 新版本：许愿式编程一键成真》里，公司说新版增强了游戏开发、3D建模等场景下“从零开始构建完整项目的能力”，还压短了“任务运行时间与输出长度”。公告同时建议用户升级Harness，让执行环境跟上新版模型。

同日发布的Harness版本记录里，还有一处改动把用途说得很明白：SDK（开发者调用这套系统的软件开发工具包）中的默认角色换了，从原来固定的编程Agent，改成能应付一般任务的通用AI Agent。

事实上，DeepSeek早就把模型往不同的使用场景里搬了。

2025年1月上线App，模型进了手机；今年8月又放出Harness，模型开始进入能操作工具、处理文件的工作环境。眼下官网提供macOS和Windows桌面版，文档、表格、代码、定时任务和成果预览都能看到。这类产品里，一项任务得走完读材料、调工具、生成文件这一连串动作。

不过，官网至今仍把Harness标为预览版。

10月17日那次更新处理了两个实际问题。一个是应用意外退出后，中断的任务会明确显示成停止，免得用户误以为已经正常做完；另一个是Office任务的回复，改成不再引用已经删掉的预览图片。这两处都关系到用户能不能搞清楚活干到哪一步、能不能找到交付的成果。

从现在看，招聘启事里，DeepSeek露了一部分目标出来。比如面向网页、App和开放平台的岗位，要提升留存与转化；Harness方向则要跟踪真实任务、规划产品路线。

从对话走向执行，已经成了趋势，产品层面的打磨也开始抠细节。

9月，Kimi的桌面工作助手KimiWork加入了选中文档局部修改、Office历史版本管理等功能；10月6日起，Claude Cowork把Pro、Max订阅用户的新任务挪到云端，用户能在桌面、网页和手机之间接着做，但要访问本机文件，桌面端还得保持打开。

产品团队在扩编，DeepSeek同时也在推进新一轮融资。彭博10月22日援引知情人士的说法称，腾讯与宁德时代是本轮融资的主要投资方，规模约1000亿元人民币。路透同日跟进报道，交易已进入收尾阶段，财务细节仍可能调整。彭博还提到，DeepSeek正在加大对AI数据中心和开源模型的投入。

一个编程工具，曾改变了ChatGPT

Codex在OpenAI内部原本是个跑得不错的测试品。可对外推出之后，它并没有很快变成用户愿意持续使用的工具。

2025年5月，OpenAI推出云端Codex，让它在远程环境里读代码、改文件、跑测试。

科技媒体Every后来采访了Tibo等团队成员，复盘这次发布为什么遇冷。当时OpenAI内部有统一的开发环境，准备工作全自动处理掉了；外部用户却得自己搬访问凭证、装必需的软件，Codex才能开工。

内部试用没能提前暴露的问题，不止这一个。

任务跑起来以后，用户也很难中途纠正方向，再加上当时模型能力还不够。Every在报道里写道，Codex的发布在OpenAI之外引起了关注，却很少被持续使用。

2025年春末到夏天，Tibo接下Codex的工程管理，之后改了路子：让Agent跑在开发者本人的电脑上，直接调用本机现成的文件和工具。

其实团队手里已有底子——OpenAI 4月发布的命令行版Codex。Tibo把重写读文件、跑命令的底层程序排在优先位置，并把它和用户敲指令的界面拆开。一套执行程序因此能对接不同界面。代价也有：命令行版的新功能一度推进得偏慢。

这套程序后来撑起了编辑器扩展，Codex由此进入开发者日常写代码的软件。新麻烦跟着来了：用户同时丢给AI好几项活，进度怎么看、改动怎么查、需要时怎么接手？

2026年2月2日，OpenAI发布Codex macOS桌面应用。任务在这个版本里按项目分进不同对话，多个Agent能并行干活，改动可以逐项检查。

OpenAI的官方说法是，模型已能持续处理更复杂的任务，可原有的终端和代码编辑器，并不适合让人同时指挥、监督多个Agent。

7月9日，OpenAI披露，Codex每周使用人数超过500万；它同时表示，已有超过100万人拿它做软件开发之外的事。同一天，Codex技术被内置进ChatGPT Work，Codex应用也开始并入新的ChatGPT桌面端。

编程工具里长出来的执行能力，就这样往ChatGPT的通用工作任务上延展。

另一头，Anthropic也碰上了没想到的情况。

前述访谈中Boris提到，有用户为了报税，专门去装了终端。Claude Code能听懂自然语言指令，可终端这个入口，连一些工程师都不太愿意碰。

非编程任务已经被用户带进Claude Code。团队要做的，是给一个更好上手的入口，让更多人不用先学会这套操作，也能用上它的能力。

1月12日，Anthropic上线研究预览版Cowork，把Claude Code的执行能力装进桌面应用，面向编程之外的知识工作，能直接处理本地文件。

Anthropic的官方教程里，用户授权它访问某个文件夹，再交代整理要求，它就把下载目录里的文件分类、重命名。原先得在命令窗口里敲的交代，被挪进了普通用户更熟悉的界面。

可新入口做出来，新问题又冒头了。

9月16日，Anthropic宣布Cowork与聊天合并，向用户逐步开放统一的对话界面。按Anthropic的解释，过去用户得先判断该去聊天、Cowork还是管视觉工作的Design，在一个入口铺开的工作也很难搬到另一个。合并之后，同一段对话里就能交代任务、编辑文档或幻灯片，已有的上下文和工具接着用。

Google改的则是用户拿到资料的方式。

2024年9月，资料研究工具NotebookLM推出“音频概览”功能（Audio Overview），能把用户上传的材料变成两位AI主持人的对谈，还支持下载收听。一个月后，它又允许用户指定讨论重点，并按听众的专业程度调整讲解。同一份资料，从此有了离开屏幕的用法。

三组选择摆在一起，产品团队实际动过的地方就清楚了：

从OpenAI到Anthropic，再到NotebookLM，模型和产品正在合成一种能力。

长任务，DeepSeek的“新账”

可别的企业在产品上攒下的经验，DeepSeek很难照搬。

10月20日，DeepSeek内部推理框架DeepInfer已对外开源。按官方说法，这套框架把高性能算子和经过深度优化的推理引擎打包在一起，能支撑分布式推理、推测解码、SWA Bounded Replay、结构化输出等能力，英伟达与华为昇腾两套平台都在兼容范围内。

这次开源的落点，是DeepSeek把模型在芯片上如何计算、请求如何排队执行这类工程活儿，部分交到外部开发者手里。首批放出来的是离线推理的核心能力。想搭一套完整的线上服务，缓存管理、负载均衡这些组件还得自己补上。

据DeepSeek的说法是，模型定的是能力上限，而怎么用合理的成本把大规模用户服务好，才是推理框架要回答的核心问题。

开源、普惠，一直是外面人给DeepSeek贴的两个标签。

2025年1月20日，DeepSeek发布R1那天给出的报价很有冲击力：按美元算，每百万输出token 2.19美元，同期OpenAI o1是60美元，前者差不多是后者的二十七分之一。

到今天，低价普惠的路子多了起来，DeepSeek自家的价格也调过几轮。

按人民币算，V4 Flash在4月的输出价是每百万token 2元，8月涨了一次，9月V4.1 Flash发布后又降到闲时4元、高峰8元。阿里云北京地域的Qwen3.7-Plus固定版本（2026-05-26），单次输入不超过256K token时，常规实时调用的官方输出原价同样是每百万token 8元。

单次调用便宜，不代表干完一件活就便宜。长任务多出来的开销，9月公开的V4.1技术报告里有具体数字。

报告里说，模型要吃的上下文越来越长，计算、缓存、传输的负担跟着往上走。缓存存的是模型处理上下文时算出来的结果，复用能少算一遍，代价是要占存储空间。

报告还提到，上下文长度相同时，V4.1 Flash的全局KV缓存占用大约是V4 Flash的四分之一，持久化KV缓存大约是八分之一。

据DeepSeek在10月20日发布的推理部署说明里写到，目前基于DeepInfer已经做出DeepSeekV4.1 Flash高吞吐、低延迟的大规模推理服务，单个集群的服务吞吐达到155万亿Tokens/天，整体收入为每卡每小时38美金（按谷价）。

过去，低价、普惠是 DeepSeek 手里的一张好牌。可长任务一上来，计算、缓存、传输三头的负担都跟着加重。成本压力也随之出现。

其实早在 2024年7月，梁文锋接受《暗涌》采访时就回应过做应用的问题：“如果需要，我们做应用也没障碍。”

那时，让DeepSeek 真正被外界盯上，是 V2 以及它的定价。梁文锋把降价归因于架构探索带来的成本下降：V2 压缩了上下文缓存，减少每次计算实际动用的参数，运行负担随之降低；开发者拿到模型后，也能自行部署和改造。

和其他产品比，用户对 DeepSeek 已经有了很鲜明的认知。这既是聚光灯，也是枷锁。除了体验、结果、高效这些要求，外界对 DeepSeek 的 Agent 自然还有另一层期待。这是它一路走来的惯性，也是 DeepSeek 的“Tibo”要面对的东西。DeepSeek 整合成立“产品部”，崔添翼担任负责人》，澎湃新闻AI产品经理招聘信息，DeepSeek 官方招聘平台

参考资料：

1.《崔添翼微博主页及 WorkBuddy 开源帖文，新浪微博WorkBuddy 产品介绍与演示，

DeepSeekDeepSeek 整合成立“产品部”，崔添翼担任负责人》，澎湃新闻AI产品经理招聘信息，

DeepSeek 官方招聘平台崔添翼微博主页及 WorkBuddy 开源帖文，新浪微博WorkBuddy 产品介绍与演示，

4. DeepSeekDeepSeek 整合成立“产品部”，崔添翼担任负责人》，澎湃新闻AI产品经理招聘信息，官网

5.WorkBuddy版本记录里出现过[v0.1.5-rc.1]、[v0.2.0-rc.2]、[v0.2.1-rc.1]。DeepSeek官方GitHub仓库

6.WorkBuddy有关“继续任务”的用户讨论与回复，见GitHub Discussions。

7.《DeepSeek V4.1 Flash 新版本：许愿式编程一键成真》，DeepSeek官网

8. DeepSeek App发布公告，DeepSeek官网

9.《Kimi Work发布日志》，Kimi官方帮助中心

10.《Use Claude Cowork on web, desktop, and mobile》，Anthropic官方帮助中心

11.《DeepSeek Raises $15 Billion in Challenge to Leading US Labs》，彭博社

12.《DeepSeek wrapping up $15 billion fundraising to fuel AI race, sources say》，路透社

13.《How Codex Happened》，Every

14.《Introducing Codex》，OpenAI官网

15.《Introducing OpenAI o3 and o4-mini》，OpenAI官网

16.《Introducing the Codex app》，OpenAI官网

17.《ChatGPT is now a partner for your most ambitious work》，OpenAI官网

18.《Claude Code’s creator on the end of the software engineer》，Platformer

19. Claude产品发布记录，Anthropic官方帮助中心

20.《Delegating your first task in Claude Cowork》，Claude Academy

21.《Claude Cowork and chat are now one Claude》，Anthropic官网

22.《NotebookLM now lets you listen to a conversation about your sources》，Google官方博客

23.《New in NotebookLM: Customizing your Audio Overviews and introducing NotebookLM Business》，Google官方博客

24. DeepInfer项目说明及《DeepSeek V4.1 Flash Inference Deployment Q&A》，DeepSeek官方GitHub仓库

25.《DeepSeek-R1 Release》，来源为DeepSeek官网。

26. o1模型的说明与价格，见OpenAI官方API文档。

27.《DeepSeek-V4预览版：迈入百万上下文普惠时代》，出自DeepSeek官网；28.《DeepSeek-V4-Pro正式版上线》，同样来自DeepSeek官网。

29.《DeepSeek V4.1 Flash：更强、更快、更普惠》，由DeepSeek官网发布；30.《模型调用价格》，见阿里云百炼官方文档。

31.《DeepSeek-V4.1-Flash: Pushing the Limits of KV Cache Compression》，DeepSeek-AI，arXiv。

32.《揭秘DeepSeek：一个更极致的中国技术理想主义故事｜36氪独家》，暗涌Waves。

33.《DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model》，DeepSeek-AI，arXiv。