国产大模型龙头DeepSeek旗下Harness产品首次对外公布日活数据。

11月5日晚，DeepSeek Harness团队发布数据显示，截至11月4日单日，以使用官方API的用户为统计范围，DeepSeek Harness日活跃用户已达154万，日消耗Token约92万亿。数据披露，在9月30日，DeepSeek Harness日活跃用户（7天日均值）仅27.1万，10月7日达到42.9万，11月4日攀升至154万，一个月的时间增长超百万。

DeepSeek Harness还提到，发布至今第三方插件数量已增至约3.5万个，约60%的活跃用户制作或安装了至少一款第三方插件。DeepSeek Harness还表示正在筹备面向插件作者的支持计划。

所谓Harness，是指围绕大语言模型构建的一套软件支撑框架，旨在帮助AI Agent管理和执行更加复杂的任务。简单来说，它可以被理解为让一个大模型真正成为Agent所需要的整套运行系统。

公开资料显示，DeepSeek的Agent Harness团队组建于今年3月，负责人崔添翼毕业于浙大计算机专业，拥有6枚ACM亚洲区域赛金牌，曾在顶级量化机构JaneStreet任职九年，今年3月加入DeepSeek。

作为国产大模型风向标，DeepSeek正在加速迭代。11月3日，2026世界互联网乌镇峰会“人工智能乌镇对话”环节，DeepSeek研究工程师高熙被当面问到“为什么要开源”时，回应称：“为了AGI更快到来。”

他说，研发中如果发现更低成本的训练方式、更优的模型结构，最争分夺秒的做法就是把方法公开，让更多人去讨论和验证，“在AI竞赛中，真正的对手不是其他大模型公司，而是流逝的时间。”

就在10月31日，DeepSeek Harness团队在官方公众号发表技术文章《Super-agent设计探索：迈向更自主的Agent系统》。

DeepSeek表示，模型能力提升催生了新的应用形态，个人助手（Personal Agent）开始集中涌现。然而，现有主流Agent设计还难以在多任务和团队协作的规模上支撑这一模式，多任务上限取决于人的注意力。

要突破这些限制，需要打破Agent与单次手动会话的绑定，使其成为一个能跨会话保持上下文、同时推进多项复杂任务且互不干扰的连续实体。DeepSeek把这种Agent形态及其系统架构称为Super-agent。

通过双层架构、事件驱动、异步多信道交互、存算分离与外部Watchdog等思路，DeepSeek团队突破了这些限制，系统在底层接管了繁琐的会话管理与上下文同步，使人类得以从具体的执行细节进一步上移到更高层的决策与验收。