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V2EX member #174845, joined on 2016-05-27 08:32:28 +08:00
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blade code 作者:https://github.com/echoVic/blade-code
echoVic's recent replies
9h 1m ago
Replied to a topic by echoVic 程序员 押注 DeepSeek,再次出发做 Agent
@wfhtqp 有搞头,不过我可能不会直接做消息编号列表,而是做成 context_refs 。

主代理只说子代理需要哪段上下文,runtime 自动解析 transcript 、去重、必要时摘要,并尽量把共享前缀稳定下来吃缓存。裸编号在 compact/resume/fork 后容易漂,得用稳定 id 或 range 。

这个我记一下,挺适合放到子代理上下文隔离这块。
9h 12m ago
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@ychost 你是从哪儿判断这些工程上的实现不会影响到 agent 效果的?那如果这样直接跑裸模型不就行了
15h 34m ago
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@ychost 恰恰相反,Codex 的 harness 一点都不简单。它有沙箱隔离、网络策略、文件系统快照回滚、超时空之、多步验证循环。

举个例子,/goal 这个命令背后就是一整套 harness 的落地——它不是简单地把你的需求丢给模型,而是由 harness 负责拆解任务、管理多步执行状态、在每一步做验证和回滚决策。

你觉得"没那么多 harness 约束",只是因为 OpenAI 把复杂性藏在了交互界面后面。
18h 56m ago
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@zj 有这个计划,还有 app 版
18h 57m ago
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@ychost 模型负责能力上限,harness 负责把能力变成稳定交付。

如果只是很薄的一层 prompt/skill 包装,那确实价值有限。但我理解做在 agent 里的 harness 不只是 prompt ,还有上下文管理、工具治理、权限、可观测性、失败恢复、验证收尾和成本控制。模型越强,上限越高; harness 做得越扎实,能力越能稳定落到真实任务里。
19h 2m ago
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@visper reasonix 我也关注过,它确实是 deepseek 里做得比较早、也比较有代表性的一个,,尤其是高缓存命中这块做得很有意思,我还参考了它的方案优化了 orca 的缓存: https://mp.weixin.qq.com/s/1CDceJGRU5TdUwhKkj33cA?scene=1

交互确实很关键,agent 如果只给最后结果,中间过程完全不可见,用户很难建立信任。所以做 Orca 之前我就在想,应该尽量把 reasoning 、工具调用、diff 、验证这些完整过程展示出来,后面也会继续参考一些优秀产品的交互。

同一个 deepseek ,外层 harness 做得不一样,最后稳定性、缓存命中、可控性都会差很多。所以我也不觉得谁一定替代谁,更多是不同取舍。你如果后面试 Orca ,欢迎直接提 issue ,谢谢。
19h 9m ago
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@sentinelK 现在没有统一的量化指标,大家都只看结果,结果是通过完整链路体现的,比如任务完成率、能自主推进多少轮、工具调用是否稳定、上下文管理、权限/可观测性、验证命令通过率、陈本和耗时。

这些 feature 不是为了堆功能,而是在提高“可交付任务”的成功率。coding 是最好的切口,因为结果可验证:代码能不能跑、测试过没过、diff 改了什么都很清楚。再往后我觉得会从 coding 走向 work ,各家抢这个领域,本质上也是在抢真实任务闭环和数据飞轮。

插一句,好不好用其实也主观,cc 和 codex 不也是口碑不断交替
1 day ago
Replied to a topic by echoVic 程序员 押注 DeepSeek,再次出发做 Agent
@jiechen257 暂时不想动
1 day ago
Replied to a topic by echoVic 程序员 押注 DeepSeek,再次出发做 Agent
@waterwawa 欢迎使用、讨论
@clemente Skill 定义能力边界——agent 能做什么、怎么做。Harness 定义信任边界——做到哪了、产物是否落盘、门禁是否通过、中断后能否恢复。

以前这两层混在一个 SKILL.md 里,结果就是 prompt 越写越长,越长越依赖模型记忆,越依赖记忆越脆弱。现在拆开,skill 轻量化只保留入口和不变量,harness 用事件流和工程结构兜底。两层各管各的,互不牵连。
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