DeepSeek hat diesmal kein neues Modell veröffentlicht, sondern
die Software drumherum: DeepSeek Harness, eine quelloffene
Laufzeitumgebung für Agenten, in der alles ein Plugin ist. Das
Modell, die Werkzeuge, die Agentenschleife und sogar der
System-Prompt. Wir haben den Slogan ernst genommen und
nachgeschaut, was er technisch heißt, durchgespielt an unserem
eigenen Agenten Kuno, der im Terminal, über WhatsApp und über
einen kleinen Roboter antwortet und eine neue Fähigkeit bekommen
soll.
Was das Harness ist: MIT-Lizenz, Developer Preview, gebaut
auf dem Plugin-Framework Cordis in TypeScript, und nicht an ein
Modell von DeepSeek gebunden
Der Plugin-Vertrag: Name, benötigte Dienste, Startfunktion.
Abhängigkeiten statt Reihenfolge, und jede Anmeldung wird beim
Entladen von selbst zurückgenommen
Der System-Prompt als Sammlung benannter Abschnitte, bei
jeder Anfrage neu zusammengesetzt, global oder je Agent, mit
Protokoll für das Audit
Eine Fähigkeit als ein Paket aus Werkzeug, Prompt-Abschnitt
und Regel, das sich zur Laufzeit nachladen lässt. Und was das am
Caching kostet
Ein Agent, der je Kanal anders antwortet, mit einem einzigen
Plugin
Nachladen nach Bedarf und das Kanal-Plugin sind unsere eigenen
Entwürfe, nicht aus der Dokumentation. Als Nächstes bauen wir das
Kanal-Plugin für Kuno mit einem lokalen Modell nach.
Zum Nachlesen: DeepSeek Harness auf GitHub:
https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness Cordis Primer:
https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/blob/master/docs/cordis-primer.md
Subsystem-Doku System-Prompt:
https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/blob/master/docs/subsystems/system-prompt.md
Extension Cookbook:
https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness/blob/master/docs/cookbook/extension-cookbook.md
Die Stimmen in diesem Podcast sind künstlich erzeugt. Die Inhalte
stammen von uns.
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