DeepSeek 發表減少人工介入的 AI 編碼代理設計
作者: Cointelegraph·
重點速覽
- •DeepSeek 發表一項設計，旨在透過讓 AI 編碼助理在更少人工介入的情況下完成多項任務，使其更具自主性。
- •DeepSeek Harness 團隊的論文指出，一個人同時只能監督三到五個活躍的 AI 代理工作階段，使人類注意力成為多任務處理的瓶頸。
- •所提出的系統將在代理之間分配任務並協調其工作，讓人類得以專注於審查結果和做出決策。
- •此公告發表之際，正值與美國公司 OpenAI 和 Anthropic 的激烈競爭，編碼代理已成為 AI 競賽中競爭最激烈的戰線之一。
- •此消息是在去年十月的報導之後，該報導指出 DeepSeek 的聊天機器人在一項加密貨幣交易實驗中，是唯一錄得正未實現報酬（9.1%）的 AI 模型。
中國人工智慧公司 DeepSeek 公佈一項設計，旨在讓 AI 編碼助理更具自主性，使其能在更少人工介入的情況下執行多項任務。
根據該公司 DeepSeek Harness 團隊發表的論文，並由新加坡《南華早報》於週日報導，此專案旨在減少協調與監控多個 AI 代理所需的人力。
團隊表示，目前管理多個代理需要大量的人力注意力，並指出「單一任務的限制取決於模型能力，而多任務的限制則取決於人類注意力。」
論文指出，一個人同時只能監督三到五個活躍的 AI 代理工作階段。其提出的系統將在代理之間分配任務並協調它們的工作，讓人類得以專注於審查結果和做出決策。這種論述凸顯了代理協調為何成為優先要務：隨著開發者同時運行更多 AI 代理，監督工作本身可能成為瓶頸，無論每個模型個別的能力有多強。
據《南華早報》報導，此提案發表之際，正值 AI 開發商之間的激烈競爭，包括美國公司 Anthropic 和 OpenAI。編碼代理已成為這場競賽中競爭最激烈的戰線之一，各實驗室致力於將軟體開發流程中更大的一部分自動化，並減少每個已部署代理所需的人工監督。
此進展是在Cointelegraph 報導之後，該報導於去年十月指出，根據區塊鏈分析平台 CoinGlass 的數據，中國人工智慧模型在加密貨幣交易方面的表現超越美國同行。DeepSeek 的 AI 聊天機器人在該加密貨幣交易實驗中領先，是唯一產生正未實現報酬（9.1%）的 AI 模型。考量到 DeepSeek 的開發成本僅為美國競爭對手的一小部分，此結果令加密貨幣交易員感到驚訝。
DeepSeek 的設計是否能從已發表的論文轉化為開發者實際可用的工具——以及它與 Anthropic 和 OpenAI 等競爭對手的代理產品相比表現如何——仍有待觀察。
