Революционное решение DeepSeek по агентской обвязке с самомодифицирующимся на лету кодом на плагинах

Безусловно, сейчас основное событие среди профессионалов по ИИ — совсем не обновления LLM и новые бенчмарки (это происходит постоянно), а революционное решение DeepSeek по агентской обвязке с самомодифицирующимся на лету кодом на плагинах. Сегодня это ещё было поддержано академической статьёй Пекинского университета, что мало оставляет сомнений: это «не ещё один агент», а прямой вызов американцам агентом с архитектурой нового поколения. Репозиторий deepseek-harness набрал уже почти 100 000 звёзд на GitHub.

Архитектор PostgreSQL Олег Бартунов в LinkedIn со мной согласился, что это технологический прорыв, и думает включить что-то аналогичное в его популярнейший SQL-сервер.

Основная идея китайцев заключается в том, что «американцы идут тупиковым путём» на фиксированных плагинах, которые требуют перезагрузки систем. Они предлагают фактически новую парадигму, где агент сам может изменять свой код on the fly. Для этого нужен интерпретирующий язык — в данном случае DeepSeek применил TypeScript — с примерно такими декларациями плагинов:

// Пример концептуального плагина в парадигме Cordis

export function apply(ctx: Context, config: Config) {

// 1. Потребление коэффектов (зависимостей):

// Плагин запрашивает доступ к сервису "database" или "http"

ctx.using(['database'], (ctx) => {

// 2. Генерация обратимого эффекта (Revertible Effect):

// Подписка на событие или объявление API

ctx.on('message', (msg) => { ... });

// 3. Предоставление собственного сервиса

ctx.plugin(MySubPlugin);

});

}

На обучении я уже год рассказываю о том, что будущее за плагинными системами агентов, где агенты могут заниматься самомодификацией своего кода на лету. Я предлагал такие решения на базе Python и как «контекст» передавал в плагины объект БД, т.к. решения у меня больше ERP-подобные. Однако тут важнее сама философия подхода. Мы можем сейчас получить не как академическую разработку, а как обычный софт приложения, которые постоянно самомодифицируются агентами в ходе их работы. Это не чудо: обычно LLM для управления агентами уже достаточно мощны, чтобы писать самим себе агентский код.

Предлагаю всем глубже погрузиться в тренд, т.к. тут претензия на пересмотр старых архитектурных догм в IT в свете фактора ИИ.

https://github.com/cordiverse/paper

Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: github.com

Комментарии: