DeepSeek聚焦AI Coding新业务
这几天，DeepSeek 700亿元融资热度未散，其已将重心转向AI Coding。近日，DeepSeek连续发布Agent Harness产品经理和Agent Harness研发工程师两个新岗位。按照招聘信息，DeepSeek正将前沿模型能力转化为Agent产品，模型之外工作归入Harness范畴，入职者将参与DeepSeek桌面端Agent产品研发全过程。DeepSeek资深研究员陈德里招人时提到“来DeepSeek从零做Code Harness”“对标Claude Code，做DeepSeek Code Harness”。目前，DeepSeek正在北京组建新的Harness团队，目标是从零打造自己的代码Agent，内部工作名指向“DeepSeek Code”。
AI Coding市场竞争激烈
这个方向处于大模型商业化热门战场。Claude Code已将AICoding做成项目级开发工具，Anthropic在2026年2月融资公告中披露，Claude Code年化收入超25亿美元，较2026年初翻倍，周活用户数也翻倍。OpenAI在今年2月推出Codex桌面App，把Coding Agent从命令行带到多任务桌面环境，其企业副总裁Ashley Kramer称，Codex周活用户15天内从300万增至400万。Google在I/O 2026后把Antigravity升级为2.0，外媒称其从IDE转向独立桌面应用，并加入CLI和SDK，瞄准Claude Code和Codex。
DeepSeek多方面布局
在组建Agent团队同时，DeepSeek在模型侧加速占领市场。其官方价格页显示，V4 - Pro将在5月31日结束2.5折优惠后维持该价格，此前行业认为V4适合Agent应用。700亿融资传出后，DeepSeek一边招兵买马，一边推进Code Harness。
人才补强：崔添翼与徐名宇加入
围绕Code Harness，DeepSeek首先在人才方面补强。知名外媒披露，DeepSeek招募了前Jane Street工程师崔添翼，目的是“追赶AIAgent和商业化竞争”。崔添翼加入新设的AIHarness团队，公司还在招聘更多岗位支持新的旗舰桌面端Agent产品。崔添翼履历独特，毕业于浙江大学计算机系，多次获ACM - ICPC区域赛金牌，在Jane Street工作9年，后联合创立TSY Capital。他的经历覆盖交易系统和工程研发，与传统学术派AI研究员不同。陈德里确认公司组建新的Harness团队，此次招聘产品经理和研发工程师，岗位成员要参与桌面端Agent产品研发并反馈任务信息。陈德里是R1核心论文作者之一，去年11月代表DeepSeek参加“六小龙乌镇对话”，他认为AI不具备稳定智能，模型参数固定无法自我迭代。
此外，前DeepSeek资深研究员郭达雅跳槽揭开AI人才争夺战一角，字节Seed团队过去一年被挖走近70人，其中徐名宇加入DeepSeek模型结构组。徐名宇曾是论文DeltaFormer第一作者，其加入补全了DeepSeek Code背后的模型结构能力。崔添翼对应产品和系统工程，徐名宇对应底层连续任务能力，共同指向DeepSeek的Code Agent。DeepSeek的Harness招聘对标明确，要求候选人深度使用Claude Code等产品。
人才流动与多模态短板
几周前，DeepSeek核心人物郭达雅转投字节，他参与过DeepSeek多个项目，在DeepSeek - Coder论文中排第一作者。他看好Agent方向，而当时DeepSeek内部Agent优先级不高，加入字节后，Seed启动相关组织整合。
近期披露的2026字节跳动奖学金名单中，朱琪豪值得关注。他是北京大学计算机学院2024届博士毕业生，主导开发了DeepSeek - Coder - V1，在DeepSeek代码模型和强化学习路线中是早期参与者。在DeepSeek - Coder迭代中，朱琪豪位置变化明显，从DeepSeek - Coder V1到V2，他的名字排到郭达雅之前，是DeepSeek系列模型Coding能力核心人物。
在多模态方面，DeepSeek在Chatbot形态下短板不明显，但桌面端Agent对读屏能力要求提高。潘梓正参与了DeepSeek多个多模态项目，2023年夏天他拒绝NVIDIA全职机会回国加入DeepSeek。DeepSeek - VL2能力与Code Harness相关，但多模态业务缺乏突破，Janus - Pro在2025年1月发布，VL2停留在2024年12月更新。如果DeepSeek Code做桌面端Agent，多模态可能是后续补人方向。
基座模型与市场竞争
只看基座模型，DeepSeek进入第一梯队但未领跑。新一代DeepSeek - V4 - Pro在代码基准和Agentic任务上缩小与领先闭源模型差距，在SWE - bench Verified上达80.6%，接近Claude Opus 4.6；DeepSeek V4在Vibe Code Bench中是开源权重模型第一，得分49.9%。
然而，强模型和强产品不同。Claude Code商业化数据是参照，其年化收入超25亿美元，形态超出聊天框，成为项目级助手。OpenAI的Codex、Google Antigravity 2.0也在推动AICoding发展。国产模型竞争激烈，Kimi和智谱在Coding领域跑分进入第一梯队，SWE - Bench Pro成绩显示，Kimi K2.6为58.6%，GLM - 5.1为58.4%，DeepSeek V4 Pro - Max为55.4%。不过，V4 Pro在SWE - Bench Verified上表现出色。智谱和Kimi有各自进入开发者工作流的方式，DeepSeek Code Harness浮出水面后，将与它们竞争AICoding用户心智。
融资与发展前景
DeepSeek管理层表示融资后优先推进突破性AI研究。融资意味着算力池可扩大，DeepSeek依托自研训练框架、自建智算集群和万卡算力资源，还开源了3FS分布式文件系统，该系统在180节点集群里聚合读取吞吐达6.6TiB/s。同时，国产算力替代被V4推到前台，DeepSeek V4已适配华为昇腾AI芯片。DeepSeek Code Agent可能是连接模型能力、国产算力和用户场景的前沿入口。2025年初，DeepSeek靠R1改写全球大模型叙事，如今Code Harness能否让DeepSeek在Agent领域再创神话？
