最近AI圈有俩事儿凑一块了，越品越有意思。一个是在谷歌待了27年的技术元老Jeff Dean，直接带着三个老搭档离职创业，公司就干一件事：让AI自己搞定从提实验到出结果的全流程。另一个是上交大联合深势科技的团队，放了个叫BigBang‑V1的科研大模型，35B的参数，愣是在好几个高难度任务上干赢了万亿参数的大模型。俩事儿看着不搭边，内核其实是同一个：AI光靠人类喂数据的日子，快到头了。

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不知道你们有没有过这种经历：想入坑AI Agent开发，找了个热门框架，光配环境就配了三个小时。Python版本不对，依赖包冲突，环境变量改来改去，最后一运行，红报错刷一屏。那一刻你都怀疑，到底是我写Agent，还是Agent写我？2026年了，AI赛道早就卷到Agent落地了，再死磕那种配置半天、跑起来全是坑的框架，纯纯浪费时间。今天就给你们掏个压箱底的宝贝——DeepSeek Harness，

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选工具本质上就一件事：搞清楚你想让别人帮你承担多少复杂度。缺交付效率，想赶紧用上，就选成品产品，省心。缺多产品底层复用，想做自己的生态，就研究底盘，灵活。缺显式的审批和恢复能力，要精准控流程，就选工作流，可控。最忌讳的就是为了显得技术牛逼，为了架构完整，硬上复杂玩意儿。简单方案能解决的问题，就别给自己加戏。P.S. 无意间发现了一个巨牛的人工智能教程，非常通俗易懂，对AI感兴趣的朋友强烈推荐去看看

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