两个月前，崔添翼还在请开发者帮一款新产品挑错；两个月后，他接过了DeepSeek的产品部。

8月13日，DeepSeek Harness开源。这套软件让模型调用工具、操作文件，完成连续任务。时任团队负责人的崔添翼在微博上用提意见的方式，侧面公布了进度：“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将Harness与网页、App、开放平台团队整合，由他负责。

截至10月23日，DeepSeek官网招聘页已在“产品部门”下列出“AI产品经理”岗位。这些岗位主要分为两个方向：一是，AI产品方向负责网页、App和开放平台，要求降低使用门槛、提高留存和转化；二是，Agent Harness方向则要规划产品路线、持续跟踪用户的真实任务，并与模型训练研究员合作。

DeepSeek的生态也在继续生长，面向自行部署模型的开发者，DeepSeek也试着提供更多工具。

10月20日，DeepSeek开源了推理框架DeepInfer，将自家服务中的部分工程能力开放出来，帮助开发者高效运行模型。一边是让开发者把模型用起来，一边是用自家产品把用户的工作做完，DeepSeek承担的这两类产品任务正在同时扩展。

对大模型企业来说，产品、结果、用户正变得越来越重要。

三个月前，OpenAI把编程工具Codex的技术用于ChatGPT Work，让它跨应用、文件执行任务。参与创建Codex的Tibo Sottiaux及其团队，就曾让一款编程工具接下更多人的工作，进而改变了ChatGPT。

另一个信号来自报税。

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

AI竞争的要求正在增加，模型要有能力，也要让人用得起来、把工作做完。而DeepSeek此次的整合与招聘，也把问题推到了模型参数之外：谁来选择优先服务的任务，让用户做完，再把问题带回研发。

崔添翼的Agent公式

崔添翼微博简介很简单，一个公式：Agent = Model + Harness。

这种配合，直观展示了崔对Agent的理解。

DeepSeek Harness开源五天后，一位用户提出的要求只有四个字：继续任务。

8月18日，用户oaixnah在Harness项目的GitHub讨论区提问：任务意外中断，还有消息排队，能不能让新发出的继续指令越过队列，直接插入对话？用户想让工作接着做，系统却需要先解决，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，称问题已在新版本修复。DeepSeek当天发布的v0.1.5-rc.1说明，还列出了通用文件上传、在侧栏预览成果，以及用本地应用打开文件等功能。

版本记录里，也能看到崔添翼的直接参与。

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桌面端可以通过菜单安装管理插件所需的命令工具，不必另装运行环境和软件包管理工具。

这条更新后标注的贡献者是“@tianyicui”。点进账号主页，显示的姓名是Tianyi Cui，所属组织为DeepSeek，置顶项目正是DeepSeek Harness。

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，便使用了当时尚未发布的DeepSeek Harness。

至于这套系统怎样工作，DeepSeek官网展示了一段演示。演示中，用户要求制作一个番茄钟插件，也就是安装进Harness的专注计时小工具。流程是，系统查开发指引、编写文件、安装和验证，最后交出可点击的计时器。

这个演示中，就能看出各自的角色。模型负责判断下一步做什么，Harness提供执行工具，再把操作结果送回来，供模型继续判断。能这样调用工具、连续处理任务的AI系统，通常被称为Agent。

而崔添翼的那个Agent公式，说的就是这种配合。

据澎湃报道，崔添翼毕业于浙江大学计算机专业，曾在量化交易公司Jane Street工作九年，今年3月加入DeepSeek，其Harness团队也在当月组建。约半年后，他带着这支年轻团队做出的产品还在预览和迭代中，职责便扩到了原有的网页、App和开放平台。

这些入口接触着不同的用户。网页和App直接提供聊天服务，开放平台则通过API（供其他软件调用的接口）提供模型。

早在8月13日发布V4 Pro正式版时，DeepSeek就调整了接口，让Codex能够接入；9月10日发布V4.1 Flash，又宣布WorkBuddy、OpenCode等Agent产品完成接入。公司一边推出自己的执行环境，一边继续让模型进入别人的工具。

DeepSeek也走到了下一步

把Token价格打下来，曾是DeepSeek走向用户的重要一步。

而“Agent = Model + Harness”这个公式中，DeepSeek的Model长板确实明显，但Harness呢？

10月17日，DeepSeek发布V4.1 Flash更新。在官网同步发布的《DeepSeek V4.1 Flash 新版本：许愿式编程一键成真》中，公司称新版提升了在游戏开发、3D建模等方面“从零开始构建完整项目的能力”，并缩短了“任务运行时间与输出长度”。公告同时建议用户升级Harness，让执行环境适配新版模型。

同日发布的Harness版本记录里，另一项改动直接指向了用途：SDK（供开发者调用这套系统的软件开发工具包）中的默认角色，从固定的编程Agent改为适用于一般任务的通用AI Agent。

事实上，DeepSeek早已把模型带进了不同的使用环境。

2025年1月，它发布App，把模型送到手机上；今年8月，又开放Harness，让模型进入能操作工具和文件的工作环境。如今，官网提供macOS和Windows桌面版，展示文档、表格、代码、定时任务和成果预览。在这类产品中，一项任务要经过读取材料、调用工具、生成文件等一连串操作。

但，官网仍把Harness标为预览版。

10月17日的更新中，它处理了两个具体问题：一是，应用意外退出后，中断的任务会明确显示为停止，避免让人误以为已经正常完成；二是，Office任务的回复，也调整为避免引用已经删除的预览图片。这些改动关系到用户能否知道工作做到了哪里、能否找到交付的成果。

目前来看，招聘启事中，DeepSeek透露了部分目标。比如，面向网页、App和开放平台的岗位要提高留存与转化；比如，Harness方向要跟踪真实任务、规划产品路线。

从对话到执行，已成趋势，产品层的改进也进入细节。

9月，Kimi的桌面工作助手Kimi Work加入选中文档局部修改、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，用户可以跨桌面、网页和手机接着做，但访问本机文件仍需要桌面端保持打开。

产品团队扩充的同时，DeepSeek也在推进新一轮融资。据彭博10月22日援引知情人士报道，公司本轮融资规模约1000亿元人民币，腾讯和宁德时代位列主要投资方。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曾是OpenAI内部跑得不错的测试品。但对外推出后，它并没有很快成为用户持续使用的工具。

2025年5月，OpenAI推出云端Codex，让它在远程环境中读代码、改文件、运行测试。

科技媒体Every后来采访Tibo等团队成员，回顾了这次发布为何遇冷。当时OpenAI内部，统一的开发环境把准备工作自动处理掉了，但外部用户却得自己搬运访问凭证、安装所需的软件，才能让Codex开工。

内部试用，没能提前暴露的问题不只这个。

任务开始后，用户又难以中途纠正方向，当时的模型能力也尚有不足。Every在报道中写道，Codex的发布在OpenAI之外引起了关注，却很少被持续使用。

2025年春末至夏季，Tibo接手Codex的工程管理，随后调整了方向：让Agent直接在开发者自己的电脑上运行，使用本机已有的文件和工具。

那时，团队已有一个起点：OpenAI在4月发布的命令行版Codex。在此基础上，Tibo优先安排重写读取文件、运行命令的底层程序，将它与用户输入指令的界面分开。这样，同一套执行程序就能支持不同界面。这项选择的代价，是命令行版的新功能一度进展较慢。

随后，这套程序支撑起了编辑器扩展，让Codex进入开发者平时写代码的软件。新的问题也随之出现：当用户同时交给AI几项工作，怎样看进度、检查修改、在需要时接手？

2026年2月2日，OpenAI发布Codex macOS桌面应用。这个版本中，任务按项目放在不同对话中，多个Agent可以并行工作，用户能够逐项检查改动。

按照OpenAI的官方解释，模型已经能持续处理更复杂的任务，原有终端和代码编辑器却不适合让人同时指挥、监督多个Agent。

7月9日，OpenAI披露，Codex每周有超过500万人使用。OpenAI还表示，已有超过100万人用它做软件开发之外的工作。同一天，OpenAI把Codex技术内置到ChatGPT Work，Codex应用也开始并入新的ChatGPT桌面端。

至此，编程工具中形成的执行能力，进一步扩展到ChatGPT的通用工作任务。

另一边，Anthropic也遇到了意料之外的事。

前述访谈中，Boris提到，有用户为了报税，专门安装了终端。Claude Code虽然能接受自然语言指令，但终端这种工具入口，连部分工程师都不愿使用。

用户已经把非编程任务带进Claude Code，此时，团队要做的就是提供一个更容易使用的入口，让更多人不必先学会这种操作方式，也能用上它的能力。

1月12日，Anthropic上线了研究预览的Cowork，把Claude Code的执行能力放进桌面应用，又面向编程之外的知识工作，能够直接处理本地文件。

按Anthropic的官方教程，用户可以授权它访问一个文件夹，再交代整理要求，让它把下载目录中的文件分类、重命名。也就是说，原先要在命令窗口里完成的交代，被放进了普通用户更熟悉的界面。

然而，做出新入口后，新的问题又出现了。

9月16日，Anthropic宣布将Cowork与聊天合并，向用户逐步开放统一的对话界面。Anthropic解释，过去用户得先判断该去聊天、Cowork还是处理视觉工作的Design，已经在一个入口展开的工作也难以带到另一个。合并后，用户可以在同一段对话中交代任务、编辑文档或幻灯片，继续使用已有上下文和工具。

Google则改变了用户接收资料的方式。

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

把三组选择放在一起，可以看见产品团队实际改变了什么：

从OpenAI到Anthropic，再到NotebookLM，模型与产品正融合为一种能力。

长任务，DeepSeek的“新账”

然而，其他企业在产品上的经验，DeepSeek很难直接照抄。

10月20日，DeepSeek宣布开源内部推理框架DeepInfer。据了解，DeepInfer集成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，意味着DeepSeek把模型在芯片上计算、安排请求执行等方面的部分工程能力交给外部开发者。而首批开放的是离线推理核心能力，搭建完整线上服务仍需补齐缓存管理、负载均衡等组件。

据DeepSeek介绍，模型决定能力边界，而如何以合理成本服务大规模用户，则是推理框架需要解决的核心问题。

开源和普惠一直是外界贴在DeepSeek身上的重要标签。

2025年1月20日，DeepSeek发布R1时，给出了极具冲击力的报价：按美元计，每百万输出token为2.19美元，同期OpenAI o1为60美元，前者约为后者的二十七分之一。

如今，低价普惠选择在增多，DeepSeek自己的价格也经历了调整。

以人民币计，V4 Flash在4月的输出价为每百万token 2元，8月上调，9月V4.1 Flash发布后又降至闲时4元、高峰8元。阿里云北京地域的Qwen3.7-Plus固定版本（2026-05-26），在单次输入不超过256K token时，常规实时调用的官方输出原价同样为每百万token 8元。

一次调用便宜，不等于一项工作便宜。长任务增加的开销，在9月公开的V4.1技术报告中有具体体现。

技术报告中提到：模型需要处理越来越长的上下文，计算、缓存和传输负担也随之增加。而缓存保存的是模型处理上下文时产生的计算结果，复用它们可以减少重复计算，但也会占用存储空间。

报告还称，在相同上下文长度下，相比V4 Flash，V4.1 Flash的全局KV缓存占用约降至四分之一，持久化KV缓存约降至八分之一。

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

低价普惠曾是DeepSeek的重要优势，但长任务增加了计算、缓存和传输负担，也带来了新的成本压力。

“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，已经这样回答过关于应用的问题。

那时，让DeepSeek受到关注的是V2及其价格。梁文锋把降价归因于架构探索带来的成本下降。V2通过压缩上下文缓存、减少每次计算实际动用的参数，降低运行负担，同时开发者拿到模型后，可以自行部署和改造。

与其他产品相比，用户已对DeepSeek建立了鲜明的认知。这是聚光灯，也是枷锁。体验、结果、高效等要求之外，DeepSeek的Agent自然有不同的期待。这是它的惯性，也是DeepSeek的“Tibo”所要面对的。

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DeepSeek Harness开源帖文，新浪微博

4. DeepSeek Harness产品介绍与演示，DeepSeek官网

5.DeepSeek Harness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.DeepSeek Harness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》，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》，DeepSeek官网

26. o1模型说明及价格，OpenAI官方API文档

27.《DeepSeek-V4预览版：迈入百万上下文普惠时代》，DeepSeek官网

28.《DeepSeek-V4-Pro正式版上线》，DeepSeek官网

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

30.《模型调用价格》，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