知鸦日报2026-09-16

DeepSeek Harness 将Agent执行拆解为可组合的插件系统，通过会话日志、上下文压缩和Goal机制，让模型从回答问题转向持续完成任务。它强调可验证的进展与正确停止，而非无限循环。

异构PD分离将大模型推理的Prefill与Decode阶段分配到不同算力卡上，以匹配各自对算力与带宽的需求。系统通过直连与共享存储混合路径传输KV状态，结合多级缓存与前缀复用机制，在保障服务性能的同时优化Token经济收益。

Scientific Agent Skills 库含163个科研Skill，通过分层加载控制上下文：常驻描述、按需加载操作说明和参考资料。选对Skill不等于执行对，执行对也不等于科研结果正确，最终仍需专家审查。多Skill系统需独立设计路由，并区分能力发现与执行。

基于花椒直播的Agent平台实践，我们选型CubeSandbox作为沙箱方案，但并非统一配置，而是按需决定。为掌控终端语义，自研了agentd协议。资源规划上，将沙箱视为高性能虚拟机，而非弹性资源池。这套实践核心在于：执行环境可配置，沙箱只是选项之一。

从Vibe Coding到Harness，OxygenData将AI融入真实数仓研发：用Harness提供知识、工序、工具与安全边界，让Agent按固定工序推进、调用平台、在风险点确认。TRD负责全局架构决策，Pipeline按方案交付，manifest保存状态，确保交付稳定可追溯。

写Prompt的核心不是罗列做法，而是提供北极星般的终极目标与取舍边界。模型不缺方法，缺的是无法从事实推出的方向。用正负边界围出概念，把知识缺口和预先推理分开，信噪比越高，模型越稳定。