Nguồn mở của Khai thác DeepSeek mở ra cánh cửa cho cơ sở hạ tầng tác nhân AI theo mô-đun, không phân nhóm

Trang chủ InfoQ Tin tức Nguồn mở của Khai thác DeepSeek mở ra cánh cửa cho cơ sở hạ tầng tác nhân AI theo mô-đun, không phân nhóm AI, ML & Kỹ thuật dữ liệu Nguồn mở của Khai thác DeepSeek mở ra cánh cửa cho cơ sở hạ tầng tác nhân AI theo mô-đun, không phân nhóm Ngày 20 tháng 8 năm 2026 1 đọc tối thiểu bởi Olimpiu Pop Theo dõi chúng tôi trên Người theo dõi Youtube232K Linkedin26K người theo dõi InstagramMới Người đọc RSS19K Người theo dõi X57.1k Facebook21K lượt thích BlueskyMới Hãy nghe bài viết này - 0:00 Âm thanh sẵn sàng để phát Trình duyệt của bạn không hỗ trợ phần tử âm thanh. 0:00 0:00 Bình thường1,25x1,5x thích Danh sách đọc DeepSeek đã công bố bản phát hành xem trước dành cho nhà phát triển của DeepSeek Harness (dsh), một thời gian chạy thực thi nguồn mở được phát hành theo giấy phép MIT để xây dựng các tác nhân trí tuệ nhân tạo tự trị. Bản phát hành đã được chia sẻ thông qua thông báo từ DeepSeek cùng với kho lưu trữ GitHub của dự án. Phần mềm này được xây dựng dựa trên siêu khung Cordis và sử dụng kiến ​​trúc vi nhân trong đó các thành phần thời gian chạy hoạt động như các plugin riêng biệt, có thể hoán đổi cho nhau thay vì các mô-đun hệ thống nguyên khối. Theo thiết kế DeepSeek Harness, các đơn vị chức năng bao gồm bộ điều hợp mô hình, sổ đăng ký công cụ, môi trường hộp cát, trình xử lý trạng thái phiên, bộ điều phối sự kiện và giao diện người dùng được tải dưới dạng các tiện ích mở rộng độc lập. Tính mô-đun này cho phép các nhà phát triển chuyển đổi giữa các điểm cuối mô hình khác nhau, bao gồm nhà cung cấp API từ xa và máy chủ thời gian chạy cục bộ hoặc thay thế quy trình thực thi bằng cách cập nhật các tệp cấu hình khai báo. Lược đồ cấu hình hỗ trợ chỉ định các ràng buộc môi trường, phần phụ thuộc plugin và tham số thời gian chạy thông qua định nghĩa YAML hoặc JSON, như được nêu trong tài liệu dành cho nhà phát triển và thông số kỹ thuật API mà không làm thay đổi logic cốt lõi. Nền tảng này cũng bao gồm một hệ thống con ghi nhật ký sự kiện chỉ bổ sung. Mọi thông báo của người dùng, lệnh gọi công cụ, trạng thái suy luận trung gian, số liệu mã thông báo và việc gửi tác nhân phụ đều được ghi lại vào một quỹ đạo thực thi thống nhất. Định dạng dữ liệu có cấu trúc này cho phép các kỹ sư kiểm tra hoạt động trong thời gian chạy, thực hiện các lần phát lại lịch sử, tách biệt các lỗi thực thi, hành vi của mô hình điểm chuẩn trong các lần chạy và đánh giá lộ trình ra quyết định của tác nhân trong môi trường phát triển. Bản xem trước phiên bản 0.1 giới thiệu bốn cấu hình thời gian chạy cơ bản: Chế độ tiêu chuẩn cung cấp môi trường tác nhân đầy đủ với các công cụ truy xuất web và thực thi shell; Chế độ mã hiển thị giao diện SDK cho phép các mô hình thực hiện lệnh gọi công cụ nhiều bước trong các đợt lập trình; Chế độ tối thiểu hạn chế việc thực thi đối với phiên shell liên tục và các tiện ích chỉnh sửa văn bản; và chế độ Creator đóng vai trò là môi trường chẩn đoán để kiểm tra cấu hình plugin. Các cuộc thảo luận của nhà phát triển trên cộng đồng LocalLLaMA của Reddit và Thảo luận GitHub đã tập trung vào việc quản lý vòng đời phản ứng của khung và đăng ký plugin động. Các nhà quan sát lưu ý rằng với tư cách là bản xem trước đang hoạt động của nhà phát triển, các hợp đồng và lược đồ mở rộng vẫn có thể có những thay đổi đột phá. Việc phát hành DeepSeek Harness phản ánh sự chuyển đổi của ngành sang cơ sở hạ tầng mô-đun, không gói gọn để thực thi tác nhân AI. Bằng cách tách các mô hình vòng lặp tác nhân, công cụ và phụ trợ thành các lớp plugin tách rời, dự án cung cấp một giải pháp thay thế cho các khung tác nhân được tích hợp chặt chẽ. Thời gian chạy được áp dụng rộng rãi đến mức nào sẽ tùy thuộc vào tính ổn định của hệ sinh thái plugin, khả năng bảo trì API dài hạn và khả năng tích hợp với quy trình làm việc của nhà phát triển hiện có khi khung vượt ra ngoài giai đoạn xem trước ban đầu. Về tác giả Olimpiu Pop Hiển thị thêmHiển thị ít hơn Đánh giá bài viết này Nhận con nuôi phong cách Tác giả đã liên hệ Nội dung này nằm trong chủ đề AI, ML & Data Engineering Chủ đề liên quan: Phát triển AI, ML & Kỹ thuật dữ liệu Mã hóa AI Mô hình ngôn ngữ lớn Mã hóa được hỗ trợ AI Kiến trúc AI tác nhân Khai thác AI Bài xã luận liên quan Nhà tài trợ liên quan Phổ biến trên toàn InfoQ Cloudflare di chuyển CDN JavaScript phục vụ 9B yêu cầu mỗi ngày cho nền tảng nhà phát triển của nó Cách PGSimCity biến độ phức tạp của PostgreSQL thành mô phỏng 3D thành phố ảo Astro 7: Rust Compiler, Rust Markdown Pipeline và Vite 8 để xây dựng nhanh hơn tới 61% Cloudflare biến quy trình CI thành quy trình công việc TypeScript Dogwood mã nguồn mở AWS, mở rộng Cedar để quản lý các chuỗi lệnh gọi công cụ tổng đài viên AI đặc vụ sẽ mang người học việc phù thủy của Fantasia vào cuộc sống?: Cuộc trò chuyện với Tracy Bannon Nội dung liên quan Bản tin InfoQ Bản tóm tắt nội dung của tuần trước trên InfoQ được gửi vào Thứ Ba hàng tuần. Tham gia cộng đồng gồm hơn 250.000 nhà phát triển cao cấp. Xem ví dụ Nhập địa chỉ email của bạn Chọn quốc gia của bạn Chọn một quốc gia Tôi đồng ý để InfoQ.com xử lý dữ liệu của tôi như được giải thích trong Thông báo về quyền riêng tư này. Chúng tôi bảo vệ sự riêng tư của bạn.