DeepSeek整合Harness与产品团队，崔添翼接管产品部

两个月前，崔添翼还在找开发者给一款新产品挑毛病；两个月后，DeepSeek的产品部已经交到他手上。

8月13日，WorkBuddy开源。模型借这套软件调用工具、操作文件，把连续任务做完。当时还是团队负责人的崔添翼在微博上以提意见的口吻透露了进展：“目前的版本还很不完善，请大家多提提意见。”

10月16日，澎湃新闻记者从知情人士处获悉，DeepSeek把Harness与网页、App、开放平台团队整合到一起，由崔添翼负责。

到10月23日，DeepSeek官网招聘页的“产品部门”下已经挂出“AI产品经理”岗位。方向有两个。其一是AI产品，管网页、App和开放平台，要求把使用门槛降下来、把留存和转化提上去；其二是Agent Harness，要规划产品路线、持续跟踪用户的真实任务，还得跟模型训练研究员配合。

DeepSeek的生态还在长。对自行部署模型的开发者，它也在试着给出更多工具。

10月20日，推理框架DeepInfer开源，DeepSeek把自家服务里的部分工程能力放了出来，帮开发者高效跑模型。一边让开发者把模型用起来，一边用自家产品把用户的工作做完，这两类产品任务在DeepSeek手里同时铺开。

对大模型企业而言，产品、结果、用户的分量正越来越重。

三个月前，OpenAI把编程工具Codex的技术搬进ChatGPT Work，让它跨应用、跨文件执行任务。参与创建Codex的Tibo Sottiaux和团队，早先就是让一款编程工具替更多人干活，ChatGPT也因此变了样。

报税这件事也透出信号。

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

AI竞争的门槛在抬高：模型得有能力，还得让人用得起来、把活干完。DeepSeek这次整合加招聘，把问题推到了模型参数之外——谁来挑优先服务的任务，让用户把事做完，再把问题带回研发。

崔添翼的Agent公式

崔添翼的微博简介很简短，就一个公式：Agent = Model + Harness。

这种搭配，把他的Agent理解摆得很直白。

WorkBuddy开源五天后，有用户提的要求只有四个字：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、消息还在排队，能不能让新发出的继续指令跳过队列，直接插进对话？用户想让工作接着做，系统却得先解决一件事——这句话该在什么时候送进去。

9月10日，社区账号Gniy7Ga在帖子下回复，说问题已在新版本修复。DeepSeek当天发布的v0.1.5-rc.1说明里，还列出了通用文件上传、侧栏预览成果、用本地应用打开文件等功能。

版本记录中也能看到崔添翼本人动手的痕迹。

9月29日，Harness在代码托管平台GitHub发布的版本说明里多了一项新功能：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Tianyi Cui，所属组织为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。

这套系统怎么干活，DeepSeek官网放了一段演示。演示里用户要求做一个番茄钟插件，也就是装进Harness的专注计时小工具。系统先查开发指引、写文件、安装并验证，最后交出一个能点的计时器。

从这个演示能看清各自的角色：模型判断下一步做什么，Harness提供执行工具，再把操作结果送回去，供模型接着判断。能这样调用工具、连续处理任务的AI系统，通常就叫Agent。

崔添翼那个Agent公式，说的正是这种配合。

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月进了DeepSeek，Harness团队也是那个月搭起来的。大约半年过去，这支年轻队伍做出来的产品还处在预览和迭代阶段，他手上的职责却已经扩到原有的网页、App和开放平台三块。

这几个入口面对的用户并不一样：网页和App直接提供聊天服务，开放平台走的是API，也就是供其他软件调用的接口，对外提供模型能力。

更早的动作也能看出这条线。8月13日V4 Pro正式版发布时，DeepSeek就改过接口，让Codex能接进来；到了9月10日V4.1 Flash发布，又宣布WorkBuddy、OpenCode等Agent产品完成接入。一边推自己的执行环境，一边继续把模型送进别人的工具里。

DeepSeek也走到了下一步

把Token价格打下来，曾经是DeepSeek走向用户的关键一招。

可放到“Agent = Model + Harness”这个公式里看，DeepSeek的Model长板确实明显，Harness这一头呢？

10月17日，V4.1 Flash更新发布。官网同步挂出的《DeepSeek V4.1 Flash 新版本：许愿式编程一键成真》里，公司说新版在游戏开发、3D建模这些方向上，“从零开始构建完整项目的能力”有所提升，“任务运行时间与输出长度”也缩短了。公告还建议用户升级Harness，让执行环境跟上新版模型。

同一天的Harness版本记录里，还有一项改动把用途说得很直白：SDK中的默认角色变了，从固定的编程Agent改成适用于一般任务的通用AI Agent。SDK是供开发者调用这套系统的软件开发工具包。

其实，DeepSeek早就在把模型往不同的使用环境里带。

2025年1月发布App，模型进了手机；今年8月开放Harness，模型进了能操作工具和文件的工作环境。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，一项任务要走完读取材料、调用工具、生成文件这一连串操作。

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具体问题。一个是应用意外退出后，中断的任务会明确显示为停止，免得用户以为已经正常完成；另一个是Office任务的回复做了调整，不再引用已经删除的预览图片。这些改动关系到两件事：用户能不能知道工作做到了哪一步，能不能找到交付出来的成果。

从招聘启事里，DeepSeek透露了部分目标。面向网页、App和开放平台的岗位，要的是提高留存与转化；Harness方向则要跟踪真实任务、规划产品路线。

从对话走向执行，已经是趋势，产品层的改进也开始落到细节上。

9月，Kimi的桌面工作助手Kimi Work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订阅用户的新任务放到云端，用户能在桌面、网页和手机之间接着做，但要用本机文件，桌面端仍得保持打开。

产品团队在扩，融资也在推。彭博10月22日援引知情人士的说法，本轮融资规模约1000亿元人民币，腾讯和宁德时代是主要投资方。路透同日跟进，称交易正进入收尾阶段，财务细节仍可能变化。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当初是OpenAI内部跑得不错的测试品，可对外推出后，它并没有很快变成用户会持续使用的工具。

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，回顾这次发布为什么遇冷。OpenAI内部有统一的开发环境，准备工作被自动处理掉了；外部用户却得自己搬访问凭证、装好所需软件，Codex才能开工。

内部试用没能提前暴露的问题，还不止这一个。

任务开始之后，用户也很难中途纠正方向，加上当时模型能力尚有不足。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年春末到夏季，Tibo接手Codex的工程管理，随后调了方向：让Agent直接在开发者自己的电脑上跑，用本机已有的文件和工具。

那时团队已经有个起点——OpenAI 4月发布的命令行版Codex。Tibo在此基础上优先安排重写读取文件、运行命令的底层程序，把它和用户输入指令的界面分开，这样同一套执行程序就能支撑不同界面。代价是命令行版的新功能一度进展偏慢。

这套程序后来又被用来做编辑器扩展，Codex由此进入了开发者日常写代码的软件。新麻烦跟着来了：用户一次把好几件事交给AI，进度在哪儿看、改动怎么查、什么时候自己接手？

2026年2月2日，OpenAI发布Codex macOS桌面应用，任务按项目分到不同对话里，多个Agent可以同时干活，用户能一项一项检查改了什么。

OpenAI给出的说法是，模型已经能持续处理更复杂的任务，可原来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以外的工作。也就在这一天，Codex技术被内置进ChatGPT Work，Codex应用开始并入新的ChatGPT桌面端。

编程工具里练出来的执行能力，就这样延伸到了ChatGPT的通用工作任务上。

Anthropic那边也碰上了没想到的情况。

Boris在前述访谈里提到，有用户为了报税，专门去装了终端。Claude Code能接自然语言指令，可终端这个入口，连一些工程师都不愿意碰。

非编程任务已经被用户带进了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，同时面向编程之外的知识工作，可以直接处理本地文件。

Anthropic的官方教程里，用户授权它访问某个文件夹，再说明整理要求，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交代的事，被搬进了普通用户更熟悉的界面。

入口做出来了，新问题又冒出来。

9月16日，Anthropic宣布把Cowork和聊天合并，逐步向用户开放统一的对话界面。按Anthropic的解释，过去用户要先想清楚该去聊天、Cowork还是负责视觉工作的Design，已经在一个入口做起来的工作也不好搬到另一个。合并之后，用户能在同一段对话里交代任务、编辑文档或幻灯片，已有的上下文和工具继续用。

Google改的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，供人下载收听。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，从此多了离开屏幕的用法。

把这三组选择摆到一起，产品团队到底改了什么，就看得很清楚了：

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”

不过，别家在产品上攒下的经验，DeepSeek很难直接照搬。

10月20日，DeepSeek宣布开源内部推理框架DeepInfer。据了解，DeepInfer集成了高性能算子与深度优化的推理引擎，支持分布式推理、推测解码、SWA Bounded Replay、结构化输出等能力，兼容英伟达与华为昇腾平台。

这次开源，等于DeepSeek把模型怎么在芯片上算、怎么安排请求执行这类工程能力的一部分，交到了外部开发者手里。首批开放的是离线推理的核心能力，要搭完整的线上服务，缓存管理、负载均衡这些组件还得补上。

DeepSeek自己的说法是，模型决定能力边界，而怎么以合理成本服务大规模用户，是推理框架要解决的核心问题。

外界贴在DeepSeek身上的重要标签里，一直有开源和普惠两个。

2025年1月20日发布R1时，DeepSeek给出的报价很有冲击力：按美元算，每百万输出token为2.19美元，同期OpenAI o1是60美元，前者约为后者的二十七分之一。

眼下，低价普惠的路子越走越宽，DeepSeek自己的价格也调过几轮。

按人民币算，V4 Flash今年4月的输出价是每百万token 2元，到了8月涨价，9月V4.1 Flash上线后又调成闲时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也是每百万token 8元。

单次调用便宜，不代表干一项活便宜。长任务多出来的开销，在9月公开的V4.1技术报告里写得很具体：模型要处理的上下文越来越长，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，可它本身也占存储。

同一上下文长度下，报告给出的对比是：V4.1 Flash的全局KV缓存占用大约降到V4 Flash的四分之一，持久化KV缓存大约降到八分之一。

DeepSeek在10月20日发布的推理部署说明里称，基于DeepInfer，DeepSeek V4.1 Flash已经能跑高吞吐、低延迟的大规模推理服务，单一集群的服务吞吐为155万亿Tokens/天，整体收入是每卡每小时38美金（按谷价）。

低价普惠一度是DeepSeek手里的好牌。但长任务把计算、缓存、传输的负担抬了上去，成本压力也跟着来了。

“如果需要，我们做应用也没障碍。”2024年7月梁文锋接受《暗涌》采访时，对应用这个问题就是这么答的。

那会儿让DeepSeek被看见的，是V2和它的价格。梁文锋把降价算在架构探索带来的成本下降上：V2压缩上下文缓存，减少每次计算实际动用的参数，运行负担降下来；开发者拿到模型，还能自己部署、自己改。

放到同类产品里看，用户对DeepSeek的认知已经很清楚。这既是聚光灯，也是枷锁。体验、结果、高效这些要求之外，DeepSeek的Agent自然背着不一样的期待。这是它的惯性，也是DeepSeek的“Tibo”要面对的东西。

参考资料：

1.《DeepSeek整合成立“产品部”，崔添翼担任负责人》，澎湃新闻

2. AI产品经理招聘信息，DeepSeek官方招聘平台

3.崔添翼微博主页及WorkBuddy开源帖文，新浪微博

4. WorkBuddy产品介绍与演示，DeepSeek官网

5.WorkBuddy版本更新记录：[v0.1.5-rc.1]、[v0.2.0-rc.2]、[v0.2.1-rc.1]，DeepSeek官方GitHub仓库

6.WorkBuddy关于“继续任务”的用户讨论及回复，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》，出自OpenAI官网

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

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

19. Claude产品发布记录，来自Anthropic官方帮助中心

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

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

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

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

24. DeepInfer项目说明以及《DeepSeek V4.1 Flash Inference Deployment Q&A》，见DeepSeek官方GitHub仓库；25.《DeepSeek-R1 Release》，见DeepSeek官网

26. o1模型说明与价格，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》，出自DeepSeek官网

29.《DeepSeek V4.1 Flash：更强、更快、更普惠》，出自DeepSeek官网

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