数字员工不是一个更大的 Agent Loop

A Digital Employee Is Not a Bigger Agent Loop

早上 8 点整,没有人给「涌现」发消息,它已经起床干活了。

涌现是我的钉钉数字员工。每天早上 8 点整,任务消息准时到达,日程表上排着五项早读:读公众号后台、读 GA、digest 小红书、更新 token 消耗、扫一遍 aibase,预算一小时。中午 12:05,下一班任务照样准点到——它安静干完活,报告发进群,日志里一行 ok=True,一条兜底都没有。(这是我在 谁停掉了数字员工的早读? 里给它验完尸之后的日常。)

没有人 @ 它,没有人提问。它是被自己的日程叫醒的。

这个细节值得停一下:聊天机器人被消息召唤,员工被日程叫醒。而被日程叫醒只是起点——一个真正意义上的员工,还得记得昨天答应过什么,知道十点该跟进谁,干完活主动来汇报。这些都不是「回答得更聪明」的问题,是架构问题。

而这两年,全行业的力气都花在把 Agent Loop 做得更大、更聪明上。我的判断是:数字员工缺的不是一个更大的 Loop,是另一个 Loop。

A Digital Employee Is Not a Bigger Agent Loop

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一切皆员工:我们在 DeepSeek Harness 上装了一支钉钉数字员工团队

Everything Is an Employee: Building a DingTalk Digital Workforce on DeepSeek Harness

上个月我连写两篇拆解 DeepSeek Harness(dsh):一切皆插件:DeepSeek Harness 的野心与收敛鸿沟 说它开源的不是工具,是运行时;一切皆插件:真正硬核的是三个细节 拆了注册即副作用、事件日志做脊柱、乱序完成按序写回这三个工程承诺。当时我的结论是「可以吹,但不必急着用」——预览版、破坏性变更写在官方文档里,日常编码不如用成熟的 Coding Agent。

几周后打脸了:我们把一支真实的钉钉数字员工团队装在了它上面。项目叫 DWH(DingTalk Workforce Harness),四个员工——通用助手 default、管理员 dev、HR 助手 hr、老板秘书 assistant——各自是一个独立的 dsh 进程,在钉钉里各管一摊、各有权限、互相平级。这篇讲为什么「不必急着用」的判断没错,但「怎么用」的答案错了:开源 Agent 运行时的正确用法,不是把它当产品直接用,而是把它当操作系统,在上面建一层「员工管理制度」。

Everything Is an Employee: Building a DingTalk Digital Workforce on DeepSeek Harness

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一切皆插件:DeepSeek Harness 真正硬核的是三个细节

Everything Is a Plugin: Three Details That Make DeepSeek Harness Real

前天写 一切皆插件:DeepSeek Harness 的野心与收敛鸿沟 时,我说 DeepSeek 开源的不是工具,是运行时。当时主要看的是官方页面和仓库门面。这两天陆续有人把整个仓库拉下来逐包分析,翻出来的东西比我想的更硬。

其中有一份源码深扒(作者 @Ai 学习的老章,文末有出处)把 200 多个包从启动配置翻到 Agent Loop、事件管线、上下文压缩,再加上我自己读了一遍官方架构文档,发现「一切皆插件」这句话真正站得住,靠的不是插件数量,而是三个很容易被忽略的细节。

这三个细节,恰好是「运行时」和「工具」的分界线。

Everything Is a Plugin: Three Details That Make DeepSeek Harness Real

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好的 Runtime 不挑模型

A Good Runtime Does Not Care Which Model Wrote the Code

上个月我们团队换了一次 agent loop。从 Claude Code 切到 OpenCode。

切换本身很轻——prompt 改改,工作流调调,两天上手。切完第三天,周一早上打开 dashboard,CI 全绿。我松了口气,泡了杯咖啡,随手点开一条 PR 的 review 记录。

空的。

再点开一条。还是空的。咖啡没喝完就放下了。

不是代码质量出了问题。是 pipeline 里有一条规则:检测注释里的 // Generated by Claude Code 标记,命中就触发额外的 AI 代码 review 流程。OpenCode 不打这个标记。于是这条规则永远不触发,review 流程形同虚设。CI 是绿的,但绿得没有意义。

一条规则,把整个团队锁死在一个工具上。不是我们选择了 Claude Code,是基础设施绑架了我们。

我在 代码是 AI 写的了,品味住在哪里 里说,品味从代码搬到了工程系统——CI pipeline、release 节奏、事故响应。但那篇文章用的词是「harness」,而且只讨论了 harness 和 agent loop 的关系。

三个月后我意识到,那个框架已经不够用了。

2026 年的前沿 Agent 系统,不再是「一个模型 + 一个循环」的结构。它是 Foundation Model、Agent Policy、Runtime 三层的协同设计。品味不住在任何一层里,它住在三层之间的契约里。

A Good Runtime Does Not Care Which Model Wrote the Code

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AI 时代工程师的新交付物:图灵完备的 Agent

From shipping code to shipping Turing-complete autonomous agents

上个月面试一个候选人,简历很漂亮,做过三年 LLM 应用开发。我问他:「你觉得你做的东西,本质上是在交付什么?」

他说:「交付模型能力。把 LLM 的能力封装成 API,让业务方能用。」

我又问:「如果业务方说,我要一个能自主完成端到端任务的系统,不只是回答问题——你交付的东西能做到吗?」

他愣了一下:「那得加很多工程,不只是调 API。」

我说:对,这就是我今天想聊的——当交付物从「模型能力」变成「自主系统」时,你的工程标准该是什么样。

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