DeepSeek Harness atinge 1,54 milhão de usuários diários e planeja lançar um marketplace oficial de plugins

A equipe do DeepSeek's Harness demonstrou o Creator Mode em 2 de novembro, que permite aos usuários criar plugins personalizados usando solicitações em linguagem natural. A demonstração apresentou um espaço de trabalho de design, um editor de vídeo e visualizações tridimensionais interativas.

A empresa lançou sete prompts de demonstração em chinês e inglês. Esses exemplos abrangem várias ferramentas, como um leitor de documentos, um designer de pôsteres e um painel de monitoramento de estatísticas de conversação. Os usuários podem copiar esses prompts no Harness e ativar o Creator Mode para desenvolver suas próprias versões.

O Harness é uma plataforma de agentes abertos da DeepSeek, e os plugins expandem a funcionalidade, as habilidades e a interface dessa plataforma. A DeepSeek informou que alguns dos plugins apresentados foram aprimorados após várias rodadas de interação.

A equipe DeepSeek Harness publicou a descrição de seu projeto, que nomearam Superagente. Este agente foi projetado como um sistema em funcionamento contínuo que avança múltiplas tarefas simultaneamente, busca trabalho autonomamente e se recupera de falhas. Um protótipo de pesquisa correspondente foi lançado no GitHub sob licença MIT, informaram mídias tecnológicas chinesas.

O repositório dsh-superagent-prototype representa um pacote de agente de codificação proativo, destinado a operar com um repositório do GitHub dentro do ecossistema DeepSeek Harness. O agente monitora a atividade no GitHub, bem como opcionalmente no Feishu. Quando um usuário autenticado solicita a execução de uma tarefa, o agente cria um item de trabalho, processa-o em sua sessão e diretório, e então responde no diálogo original, por exemplo, criando um pedido de pull request.

Na documentação anexa, é enfatizado que este código é de natureza de pesquisa e não um produto oficial da DeepSeek, e algumas das concepções descritas no documento ainda não foram implementadas.

Arquitetura do Sistema

O conceito principal é construído sobre uma arquitetura de duas camadas. A Sessão do Roteador (Router) recebe toda a atividade humana de vários canais, mas não executa o trabalho e pode nem ter a ferramenta Bash. As tarefas são delegadas a sessões isoladas de agentes de trabalho (Worker), que executam o trabalho em paralelo usando um conjunto completo de ferramentas, e enviam relatórios de volta ao Roteador, sem comunicação com os usuários.

Cada Agente de Trabalho se inscreve nos branches de seu interesse, como discussões no chat ou pedidos de pull request, permitindo que eventos subsequentes cheguem diretamente a ele, sem passar pelo Roteador. O sistema funciona com base em eventos: os gatilhos são mensagens de chat, e-mails, comentários em revisões e resultados de integração contínua (CI), que são primeiro filtrados por código determinístico e depois pelo modelo.

A equipe também separou o estado do agente e do ambiente de execução para que o agente possa permanecer ativo na nuvem, interagindo com máquinas locais do usuário. Uma sessão externa de Vigilante (Watchdog) é usada adicionalmente para monitorar se os Agentes de Trabalho estão obtendo progresso real. Em um grupo interno de usuários, a equipe estabeleceu uma regra: a instância deve reproduzir silenciosamente os erros relatados e só comunicá-los após encontrar uma solução simples, às vezes abrindo um pull request antes que alguém marque o problema.

Durante testes preliminares com cargas sintéticas, incluindo cerca de 300 mensagens e aproximadamente 20 solicitações de trabalho, o Superagente concluiu metade das tarefas em 12,4 minutos e 95% em 15,7 minutos. Esses resultados superaram os alcançados por uma única sessão com ferramenta de subagente, embora tenham exigido mais tokens em cache. Sem o direcionamento direto dos eventos subsequentes aos Agentes de Trabalho, as soluções do Roteador aumentaram em cerca de 30%, e o processamento em lote sob alta carga reduziu o tempo de saída de uma solução do Roteador de 6,4 segundos para 1,6 segundo. A equipe classificou esses resultados como um ponto de referência preliminar.

Entre as questões não resolvidas listadas pela equipe estão: escalabilidade do Roteador, memória de longo prazo, interação entre agentes e o risco de injeção de prompts (prompt-injection) caso o agente em nuvem tenha acesso às credenciais em dispositivos locais.

De acordo com dados da QuestMobile, publicados pela publicação Jiemian, o mini-programa de dramas curtos Tencent Lvpaopao atingiu 143 milhões de usuários ativos em agosto.

Além disso, na primeira semana de outubro, o número de usuários semanalmente ativos foi de 89,68 milhões, demonstrando um crescimento de 44,1% em comparação com a primeira semana de setembro.

Este serviço está disponível dentro do WeChat e oferece aos usuários dramas gratuitos com atores reais, bem como dramas animados e gerados por inteligência artificial, que são acompanhados por publicidade entre os episódios. A disseminação do serviço é vantajosa graças ao ecossistema existente de conteúdo de vídeo e tráfego do WeChat.

Segundo dados da DataEye, no período de 1 a 7 de outubro, o Lvpaopao veiculou 43.000 criativos publicitários. Além disso, o número médio diário de visualizações aumentou em 57% em relação à semana anterior, pois a Tencent intensificou a promoção deste serviço.