DeepSeek нацеливает агента на конкуренцию с Claude Code от Anthropic, сообщила Дебби Ву в материале для Bloomberg. По её словам, агент может отслеживать групповые чаты разработчиков на предмет проблем с кодом и предлагать решения, не дожидаясь, пока его позовут. Сама DeepSeek называет релиз исследовательским прототипом и подчёркивает, что это «не официальный продукт DeepSeek».
Создан, чтобы беречь человеческое внимание
Агент работает с одним репозиторием GitHub, а также может следить за Feishu — корпоративным мессенджером ByteDance. Когда одобренный пользователь поручает ему работу, агент открывает задачу и выполняет её в отдельной сессии. Затем он отвечает в исходной ветке обсуждения — например, пул-реквестом. Веб-панель показывает, что требует участия человека.
Цель — избавить людей от необходимости координировать несколько ИИ-агентов и проверять их работу. Об этом сообщил Бен Цзян в материале для South China Morning Post, ссылаясь на статью команды. В руководстве DeepSeek это правило сформулировано одной строкой.
«Забирать как можно меньше человеческого внимания и приносить как можно больше пользы». DeepSeek, руководство к агенту на GitHub
DeepSeek предупреждает, что агент, действующий от имени всей команды, может и тратить внимание всей команды. Поэтому он действует только по запросу или когда это разрешает собственное правило команды, говорится в документе с философией проекта. Публичный код отличается от внутренней версии DeepSeek. Согласно README, некоторые идеи из статьи пока не реализованы.
Гонка за управлением множеством агентов
DeepSeek создала эту команду в этом году, чтобы конкурировать с инструментами для программирования от американских лабораторий, сообщает Bloomberg. В августе компания выпустила предварительную версию конкурента Claude Code — собственного агентного приложения. Приложение с открытым исходным кодом, находящееся сейчас в стадии публичного превью, работает с кодом, документами и таблицами.
Американские компании развивают ту же идею. В среду на конференции GitHub Universe GitHub показала приложение Copilot, которое выполняет работу агентов в нескольких репозиториях в параллельных сессиях. Однако наладить совместную работу агентов по-прежнему непросто. В январе авторы исследования CooperBench обнаружили, что агенты для программирования справлялись хуже, работая в команде. Их показатели успеха были в среднем на 30% ниже, чем когда каждый агент выполнял задачи в одиночку. Агента DeepSeek в исследовании не тестировали.
Релиз также совпал с ограничениями, с которыми DeepSeek сталкивается в США. В прошлом месяце гражданским федеральным ведомствам страны предписали удалить DeepSeek. По данным Bloomberg, компания привлекла около 15 млрд долларов в преддверии запланированного выхода на биржу. Пока код на GitHub остаётся прототипом. DeepSeek призывает пользователей проверить и адаптировать его перед запуском.
Опубликовано 1 ноября 2026 - 03:13 Наверх
