DeepSeek Harness 与 AGI

梁文峰在 7 月份泄露的发言录音稿里讲到他们对 AGI 路线的看法：

语言模型 → CoT（思维链）→ Agent → 持续学习 → 自我迭代奇点 → 具身智能/AGI

说当时已经是 Agent 阶段。

那么现在可能要开始「持续学习」阶段了。

反过来看这条链条。

实现 AGI 需要让 AI 持续学习；为了能持续学习 AI Agent 应当能持续运行、更新自己，无或尽量无须人工监督；自更新需要保证安全——

然后就有了「一切皆插件」可热更新的框架 DeepSeek Harness，以及数学上证明如何安全热更新的 88 页论文A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability。

梁文峰提到他们的愿景是实现 AGI，像提供网页聊天、API 都只是把攀登这个台阶时的副产物顺便分享出来。讲去年 DeepSeek 的爆火说「甚至一度我们都不想维护那些用户了，但是用户赶都赶不走。」

由此公测版 DeepSeek Harness 的极客、「普通用户」不友好就是可以理解的了。他们或许真的不大 care。至少现阶段不 care。

热更新在工程上不是什么新鲜的东西，也有人批评他们搞出 80 页的论文是「真空中的理论产物」——但目前工程上的实践都是经验性的，且依赖开发者自律。

如果要 AI 自己来迭代，那么一个形式化的理论支撑就很有必要了。

话说回来，我很欣赏 DeepSeek Harness 的理念，一切皆插件。系统内的元素应该是统一的，然后以家族相似的方式区分。能看出 Emacs 身上那种老式的设计上的优美。我很喜欢这点。