DeepSeek进入崔添翼时代

文章转载于八尺AI

10月15日，DeepSeek崩了五个小时，这事闹得挺轰动。但第二天，另一件同样值得关注的事，却没激起太大水花。16日，DeepSeek把一个成立才七个月的团队，和Web、App、Platform三个团队整合到一起，成立了产品部。

产品部负责人是崔添翼，等于说，以后全公司的产品、设计、研发都归他。

要知道，七个月前崔添翼刚入职，当时他接手的活儿听起来很不起眼，—个叫Harness的内部框架。

同样是七个月前，另一个人办完了离职手续。他叫郭达雅，R1的核心作者。走的原因很简单，当时他看好Agent，但在DeepSeek那里排不上号。

一个月后郭达雅出加入字节Seed，成为Agent方向负责人之一。

我觉得现在有个问题很有意思，如果郭达雅没有在2026年3月离开DeepSeek，今天坐在产品部负责人这个位置上的，会不会是他？

没人知道答案。郭达雅走后几个月，DeepSeek突然像换了家公司，接受外部融资，全员规模翻倍，押注Harness，成立产品部。而崔添翼，成了这场转向的关键人物。

这本来可能属于郭达雅的故事，最后由崔添翼接着往下写。时代没有等谁，只是换了一个人登场。

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那个位子本来该是谁的

先说说郭达雅。

1994年生于广东珠海，2014年考入中山大学，大四入选中山大学与微软亚洲研究院联合培养博士项目。2020年，他以共同第一作者身份在 EMNLP上发表CodeBERT。2023年博士毕业，7月加入DeepSeek。

然后两年多，他的名字出现在DeepSeek几乎所有最硬的论文上，DeepSeek-Coder系列第一作者，DeepSeek-Math主要作者，V3、R1、Prover的核心贡献者。

最重磅的还是GRPO。这个算法提出于DeepSeek-Math，让模型对同一道题生成多个答案、彼此比较着学，把训练成本压下来。

后来它被直接搬进R1，成了R1推理能力涌现的核心技术底座。2025 年，R1的成果登上《自然》封面。他的论文总被引在3.8万次上下，博士毕业不到三年。

你要知道，在一家不到两百人的公司里，这种人不是一个研究员，他身后牵动的可能是整条技术路线。

那他为什么走？

不是钱。他2025年10月就起了念头，拖到2026年3月才真正离开。中间五个月，阿里、腾讯、字节挨个敲门，阿里甚至甩出一个post-train负责人的职位，在多数AI公司，这已经是一人之下万人之上的编制了。

他最后选了字节，因为字节把下一代模型的重心明确压在Agent上，给他的是做什么的决定权，不只是一个头衔。

这里有个细节。R1发布的时候，连函数调用这个最基础的能力都不支持。它能在数学和代码题上展现惊人的推理能力，却还不能原生调用工具，让推理顺畅地进入行动。

一家做出了全球最强推理模型的公司，没做Agent。

于是那个反事实就成立了。如果2025年下半年DeepSeek就把Agent排进优先级，郭达雅大概率不会走。今天的Harness可能仍是那个项目、那批人，只是负责人可能换成了他。

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那凭什么是崔添翼

今年3月，崔添翼加入DeepSeek，牵头Harness。

他河南安阳一中毕业，2007年读高三，写了本竞赛圈封神的讲义《背包问题九讲》，署名dd_engi。NOI铜牌保送浙大，本科四年横扫六枚ACM-ICPC亚洲区域赛金牌。

2012年用OCaml自己写了个Lisp方言解释器golio，靠这个项目坐进了华尔街顶级高频做市商Jane Street的终面，一待近九年。2022年联合创立对冲基金TSY Capital，用Rust重写超低延迟底座。

一个搞量化交易的，来管代码智能体，听起来跨行，细想却是最不跨行的一次选人。

因为Agent的本质，是一套能被驯服，能被执行，出错了能一键回滚的系统。让模型想明白一件事不难，难的是让它把事稳定做成，还不翻车。

2026年春发生过一个事。Claude Code因打包失误导致数十万行源码外泄，MBZUAI实验室拆解后发现，在整个复杂的智能体运行链路里，真正属于模型决策的核心代码只占1.6%。其余98.4%全是围绕模型的确定性防御与状态工程。

也就是说，模型只是浮在水面上的一角，水下是一座庞大的机械系统。

而这套东西，正是量化交易干了十几年的老本行。在真实盘口上，策略本身从不直接兑现为利润。如果底层系统在毫秒级时延下崩溃、丢包或者出现竞争冒险，再精妙的数学模型也是废纸。

真正把概率变成资产的，是稳定得近乎冷酷的执行系统。

崔添翼说过一句话：“除模型参数本身以外的所有工作，都属于 Harness的范畴。”模型负责聪明，剩下的全归他管。而他管剩下的水平，是被市场用真金白银验证过的。

还有一条暗线更漂亮。

《背包问题九讲》第八讲叫《泛化物品》，这个中学生做了一件脱离竞赛套路的事，把离散的物品定义成一个函数h，给背包分配费用v，产出价值 h(v)，继而定义泛化物品的和f(v) = max{h(k) + l(v−k)}。

把系统解耦成无状态的独立构件，定义构件之间的组合代数，再统一折叠求和。他在小结里说，这是他学Scheme时用函数式编程的眼光审视背包问题得出的原创思想。

十九年后，崔添翼参与打造的DeepSeek Harness，已经是一个接近25万颗GitHub Star的开源项目。两者之间是否存在直接的设计传承，还没有足够证据。

但把这两段经历放在一起看，至少有一个有意思的共同点，与其把一个复杂系统看成一堆具体的东西，不如先找到能够描述它们的抽象，再定义它们如何组合。

横向对比来看，DeepSeek确实有些冒险。硅谷那边早交了卷，Anthropic推进Claude Code的是Boris Cherny，OpenAI执掌Codex的是Alexander Embiricos，都有工程或产品经验。

唯独DeepSeek把一个交易系统工程师推向台前，别人用产品经理管产品，梁文锋用一个搞量化的管产品。梁文锋似乎更相信，先把系统搭好，让模型能力真正跑起来更重要。

至于用户体验，DeepSeek似乎没那么擅长。我在即刻上不止一次看到，有人说DeepSeek几乎没有用户思维，完全是一帮极客按照自己的想法做产品。

以后，这样的矛头似乎有了更明确的指向，那就是崔天翼。

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崔添翼扛下所有

所谓“崔添翼时代”，意味着DeepSeek开始换挡，从追求模型能力的突破，转向把模型的能力变成真正可用的产品与系统。

前一程比的是谁论文发得硬，谁更炸场，能让硅谷破防，那是最聪明的人的时代。这一程比的是谁能把聪明变成可执行，可管控，能赚钱的系统，是能驯服系统的人的时代。

崔添翼还是有不少战绩的。

8月13日，DeepSeek Harness v0.1以MIT协议开源，支持多家模型厂商接入。项目发布后迅速走红，社区插件生态也在短时间内扩张。

10月3日，崔添翼亲自参与开发的实验性Claude Code Mods兼容层随新版本发布。它并不意味着Claude Code插件已经可以无缝迁移，是试图验证，Claude Code Mods提供的扩展能力，是否能够被 DeepSeek Harness的插件体系覆盖。

截至10月中旬，仓库已积累约25万颗GitHub Star、3万次Fork。贡献记录中，崔添翼也是最活跃的开发者之一。

Composio在一项跨30个真实SaaS任务的盲测里给过一组数据，同一模型下，DSH的完成率略高于Claude Code，平均每任务消耗Token只有 8.8万，约为后者的七分之一。

这组测试至少说明，在特定模型和工具环境下，决定Agent效率的不只是模型本身，围绕模型构建的运行框架同样重要。极致的Harness架构，实打实压住了上下文通胀。

但神话剥开，裂纹也很真实。

GitHub讨论区有开发者晒账单，同一个工程任务竞品花几块钱，DSH因为并发派生子Agent打碎了KV Cache前缀，所有请求沦为昂贵的未缓存计费，成本涨了十倍。

还有Windows路径解析失误导致的全盘静默删除。v0.1的官方说明里自己就写着警告，仍可能出现Breaking Changes，插件API和配置 schema均未稳定。

以及10月15日那五个小时，8:11故障爆发，13:04全部功能修复，网页端、App端与V4 Pro/V4 Flash API全线中断，正压在工作日早高峰。官方承诺，全面梳理并剥离单点依赖。

宕机在10月15日，产品部成立消息在10月16日曝出，时序相邻，但没有任何官方信息确认二者存在因果。

可以确定的倒是另一件事，一家长期以小团队、高工程密度著称的实验室，正在被迫学会运维一个面向上亿用户的日常系统。这是它从来没做过的事。

有人统计，DeepSeek今年已经发生了18次服务异常。随着用户规模继续扩大，这类考验只会更多。模型能力可以靠论文证明，但系统能否扛住上亿用户的日常使用，要靠每一次真实请求来检验。

以后，崔添翼要扛下这一切。

那个最早看懂棋局的郭达雅，加入字节Seed后，字节内部启动了针对Agent和Coding的组织整合。

两人殊途同归，但都押注了同一个未来。只是字节少了些个人英雄主义叙事，做得再好，未来也不可能出现“Seed的郭达雅时代”。

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