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DeepSeek发布V4 Pro模型并开源DeepSeek Harness，提出Model+Harness=Agent理念，通过模块化、可组合的开源Agent框架打破OpenAI等巨头的黑箱范式，强调可控性、可观测性与工程透明性，推动Agent基础设施标准化，并以Harness为纽带构建模型能力与开发者生态的增强闭环。
DeepSeek发布开源开发者工具Harness，以插件化、热插拔架构重塑AI编程代理范式，对标Claude Code但选择开源内核而非闭源产品化，通过MIT协议开放代码、支持本地运行与社区共建，将模型、工具、UI等全部抽象为可替换插件，旨在将harness层变为行业公共基础设施，从而在模型能力与价格上建立竞争优势。
DeepSeek发布V4 Pro正式版及配套工具DeepSeek Harness（DSH），引发用户对模型能力、定价和实际表现的两极评价；DSH作为可高度定制的AI外骨骼系统，支持多模式切换、插件化扩展与动态组件管理，并通过‘时空可组合性’技术实现运行时安全热插拔，旨在推动AI Agent普惠化。
DeepSeek发布V4 Pro正式版及自研AI智能体执行系统Harness开发者预览版，以MIT协议开源。Harness强调‘一切皆插件’架构，支持多模型接入与高度可定制化，旨在将AI从按Token计费转向按任务结果交付，推动模型能力向真实场景落地转化。
DeepSeek V4 Pro正式版（代号0813）上线引发争议，官方宣称性能大幅提升甚至媲美Claude Fable 5，但独立评测显示其实际智能指数仅53分，多项测试不及竞品；实测‘鹈鹕测试’效果反不如V4 Flash，疑似模型未真正更新或依赖未发布的DeepSeek Harness框架；文章同时分析DeepSeek以低价高性价比推动行业‘斩杀线’，倒逼OpenAI、Anthropic等大幅降价，并探讨推测解码与静态知识剥离等降本技术趋势。
Pi Agent 与 DeepSeek V4 Flash 组合在 Composio 横向测试中以 66.7% 任务成功率、最低单任务成本（0.028 美元）和高缓存命中率（99.93%）领先 Claude Code 等竞品，验证了轻量级 Harness 对模型效能的放大作用，凸显 Harness 架构设计对 AI 智能体实际性能的关键影响。
DeepSeek公司为其新业务线Harness（智能体执行框架）注册独立微信公众号，标志其代码智能体产品即将发布。Harness作为大模型与真实环境交互的执行系统，旨在将模型推理能力转化为可完成复杂任务的AI智能体，对标Anthropic的Claude Code，目前已启动内测并加速团队搭建。
开源编程Agent项目Pi因专为DeepSeek模型深度适配而走红，缓存命中率达99.93%，显著降低调用成本至0.028美元/任务；其精简工具集与前缀缓存机制大幅提升DeepSeek V4 Flash的上下文复用效率，成为当前最省Token的Harness方案，同时支持多模型切换，与即将发布的DeepSeek官方Harness形成互补竞争关系。
OpenAI Codex负责人Tibo与Anthropic Claude Code负责人Boris Cherny因开发者在Claude Code中调用GPT-5.6 Sol模型引发账号封禁事件公开交锋，事件表面是技术争议，实质揭示Coding Agent领域模型与Agentic Harness解耦趋势，凸显Harness作为独立编排层（连接模型、工具与环境）的竞争价值。
文章聚焦具身智能发展新路径，介绍清华于超团队提出的Harness VLA框架，强调从单一端到端模型转向“模型+系统”协同范式，通过引入Harness Layer与code policy agent实现任务自主分配；指出强化学习的核心作用是生成交互数据以学习物理规律，并探讨仿真到真实落地的挑战、具身智能Scaling Law及创业实践。
津渡生科由4位牛津学者创立，推出全球首个基于原始多组学数据预训练的生命科学大模型GeneLLM，填补中国在该领域基础模型空白；同步构建BioFord Harness物理AI基础设施，打通AI推理与实验执行闭环，实现科研全流程自动化，推动AI for Science从数字端走向真实实验室。
DeepSeek Harness工具疑似开启内测，该产品是与V4正式版同步发布的AI智能体运行框架，具备毫秒级响应、高可靠性、自动容错、长上下文管理、多Agent协同、动态工具调用及模型-框架深度适配等特性，旨在提升复杂任务执行效率与稳定性。
黄仁勋在最新访谈中强调，软件开发重心正从编写代码转向构建可执行、可验证、受控的AI Agent系统；核心在于Harness——涵盖Prompt、工具集成、记忆管理、任务编排与权限控制的系统层，它不改变模型本身，却能显著提升Agent效能并降低成本近10倍，成为下一代软件公司的关键基础设施。
文章指出大模型应用正从单一强模型依赖转向多模型协同调度，强调Harness（执行框架）在任务分解、模型路由、结果验证与失败恢复中的关键作用；OpenSquilla 0.5.0通过Agentic Routing实现步骤级模型调度与并行提案聚合，在DRACO评测中以更低成本取得超越旗舰模型的质量表现，凸显国产模型组合能力与系统工程优化的价值。
LingBot-World 2.0 是蚂蚁灵波推出的开源世界模型，支持秒级生成、小时级无限时长运行与实时文本驱动的世界演化。其采用双Agent架构（Director/Pilot）、因果自循环机制和MoBA注意力创新，显著提升物理一致性、交互自由度与时序稳定性，面向游戏开发、具身智能仿真与视频创作等场景。
