Autor: Wang Bo, Jiazi Guangnian
「Jiazi Guangnian» obtuvo información de fuentes cercanas a DeepSeek de que DeepSeek está organizando internamente un nuevo equipo de Harness enfocado en productos de agentes de código, con una comparación interna con Claude Code, propiedad de Anthropic.
El investigador principal de DeepSeek, Chen Deli, también confirmó recientemente esta información en las redes sociales, diciendo: "DeepSeek está organizando un nuevo equipo de Harness para desarrollar productos e investigaciones en la dirección de Harness", y añadió directamente: "En resumen, es competir con Claude Code, creando DeepSeek Code Harness".
This is not a regular hiring.
La oferta de empleo indica que DeepSeek está abriendo dos puestos clave: Product Manager de Harness y Engineer de Harness, con ubicación actualmente limitada a Pekín. La oficina de DeepSeek en Pekín se encuentra en el Centro de Información Rongke, en el distrito Haidian, muy cerca de la Universidad de Pekín y la Universidad Tsinghua. Según la versión oficial, esta zona se encuentra dentro del "Corredor de Innovación en IA del Centenario Jing-Zhang", mientras que en el lenguaje popular también se la conoce como la recientemente popular "Zona Wang Huiwen".
Definición principal: Modelo + Harness = Agente
En la descripción del puesto, una fórmula central se coloca en el lugar más destacado:
Esta frase puede considerarse casi como la definición interna de DeepSeek para la ruta de productización de la próxima fase: el modelo en sí mismo es solo la base del agente; fuera del modelo, la gestión del contexto, la llamada a herramientas, la planificación de tareas, la lectura y escritura de archivos, la modificación de código, la ejecución en terminal, la recopilación de retroalimentación y el ciclo de evaluación son las partes clave que permiten que el agente se integre realmente en los flujos de trabajo.
La publicación de empleo continúa: "Estamos transformando las capacidades de los modelos avanzados de DeepSeek en productos Agent líderes. Todo el trabajo, además del modelo en sí, cae dentro del ámbito de Harness." Además, este puesto participará en todo el proceso del "producto Agent de escritorio de DeepSeek" y "definirá la comprensión de DeepSeek sobre Harness".
Análisis de «Jiazi Guangnian»: DeepSeek no solo busca crear un complemento de asistente de código, sino también completar la capa intermedia que conecta los modelos con flujos de trabajo reales.
En el último año, la industria ha demostrado: tener habilidades de programación no significa que los desarrolladores realmente las utilicen; que un modelo pueda escribir código no significa que pueda completar continuamente una tarea de ingeniería.
Lo que realmente cambia la forma en que trabajan los desarrolladores no es el modelo Claude por sí solo, sino Claude Code; no es el modelo GPT por sí solo, sino Codex; no es una respuesta de código dentro de un cuadro de chat, sino un agente de ingeniería capaz de acceder a la terminal, comprender proyectos, leer y escribir archivos, ejecutar comandos, corregir errores, gestionar Git y llamar herramientas.
DeepSeek antes era el modelo más fuerte. Ahora, comienza a completar la capa de “mano” sobre el modelo.
I. Why does DeepSeek emphasize Harness
En el contexto de productos de IA tradicionales, "asistente de código" generalmente se refiere a dos tipos de productos: un complemento de completado dentro de un IDE y una pregunta y respuesta de código en un cuadro de chat.
Pero la palabra que aparece repetidamente en esta convocatoria de empleo de DeepSeek no es Code Assistant, sino Harness.
En contexto de ingeniería, "Harness" originalmente se refiere a un "conjunto de pruebas" o "marco de ejecución"; en el contexto de Agentes, se acerca más a un sistema externo que permite que el modelo realmente actúe. El modelo se encarga de comprender, razonar y generar, mientras que el Harness se encarga de conectar estas capacidades con entornos reales.
La descripción del puesto indica que este rol requiere planificar la hoja de ruta del producto DeepSeek Harness, conectar a investigadores, ingenieros, la comunidad de código abierto y los usuarios finales, y comunicarse profundamente con los investigadores del equipo de entrenamiento de modelos para lograr la evolución conjunta del modelo y Harness.
This sentence is crucial.
Explica que DeepSeek no solo quiere envolver los modelos existentes con una capa externa, sino convertir el producto Agent en parte misma de la evolución del modelo. En el pasado, la lógica de producto común en las empresas de grandes modelos era: primero, el equipo de investigación entrenaba un modelo; luego, el equipo de producto desarrollaba aplicaciones basadas en las capacidades del modelo. Pero en la era de los Agentes, este orden se está rompiendo. El producto ya no es solo la salida de las capacidades del modelo, sino su campo de entrenamiento.
Un agente de código que falla en un proyecto real puede no deberse a problemas de interacción del producto, sino a la forma en que el modelo comprime el contexto largo; puede no deberse a problemas en la cadena de llamadas a herramientas, sino a la inestabilidad en la estrategia del modelo para descomponer tareas; tampoco puede deberse a una capacidad de código insuficiente, sino a la falta de comprensión continua de las restricciones de ingeniería, los comentarios de prueba y la intención del usuario.
Por lo tanto, el valor del equipo de Harness no es solo "crear productos", sino convertir tareas de desarrollo reales en fuentes de retroalimentación para la evolución continua del modelo.
II. ¿Por qué DeepSeek debe completar Code Harness?
DeepSeek apostó muy temprano por la capacidad de codificación. Desde DeepSeek-Coder hasta DeepSeek-Coder-V2, DeepSeek ha seguido aumentando su inversión en modelos de código, mejorando continuamente el soporte para lenguajes, la longitud del contexto y la capacidad en tareas complejas. Su problema no es si tiene o no capacidad de codificación, sino que hasta ahora esta capacidad se ha mantenido principalmente en el nivel del modelo y aún no se ha convertido en un producto de uso frecuente en el flujo de trabajo diario de los desarrolladores.
El auge de Claude Code demuestra una cosa: la competencia en la codificación con IA está pasando de la competencia por la capacidad del modelo a la competencia por el punto de entrada en el flujo de trabajo del desarrollador.
Esto también es una lección que DeepSeek debe compensar ahora. De forma más sutil, antes de que la oficina de DeepSeek actuara, la comunidad de desarrolladores ya había creado una versión "DeepSeek de Claude Code".
Un proyecto de código abierto llamado DeepSeek-TUI se volvió popular anteriormente en la comunidad de desarrolladores. Es un agente de programación que se ejecuta en la terminal, capaz de leer y escribir archivos, ejecutar comandos Shell, buscar en la web, gestionar Git y coordinar agentes secundarios a través de una interfaz TUI.
El auge de DeepSeek-TUI demuestra dos problemas:
Madurez mental básica: El modelo DeepSeek ya posee la base mental necesaria para actuar como agente de código. De lo contrario, la comunidad no habría desarrollado naturalmente productos tipo Claude Code en torno a él.
Falta a nivel oficial: DeepSeek no carece de atención al modelo, sino de un Harness oficial.
Para los desarrolladores, el atractivo de DeepSeek-TUI es directo: bajo costo, disponible en China, contexto largo y umbral de implementación relativamente bajo. Muchos desarrolladores en China no quieren usar Claude Code, sino que están limitados por el precio, la estabilidad de acceso, el sistema de cuentas y el cumplimiento empresarial.
Pero los proyectos comunitarios también tienen límites naturales:
Incluso un proyecto de código abierto de terceros muy activo tiene dificultades para comprender realmente el ritmo de evolución de las capacidades internas del modelo;
Puede adaptarse alrededor de la API, pero no puede decidir inversamente cómo se entrena el modelo;
Puede optimizar prompts, cadenas de herramientas e interacciones, pero es difícil inyectar sistemáticamente retroalimentación de una gran cantidad de tareas reales en la mejora del modelo.
El significado exacto de Harness oficial está aquí.
DeepSeek desarrolla su propio Code Harness y posee ventajas que otros proyectos de la comunidad no tienen: colaboración del equipo de modelos, control sobre el diseño de interfaces, ciclo cerrado de datos de entrenamiento, escenarios reales de tareas internas y capacidad de operación a largo plazo del ecosistema de desarrolladores.
La comunidad de código abierto ya ha abierto el camino: los desarrolladores realmente necesitan una versión DeepSeek de Claude Code. Ahora, DeepSeek va a recuperar ese camino y convertirlo en su producto principal.
Mientras tanto, el hecho de que DeepSeek haya comenzado a contratar personal significa que finalmente está listo para entrar directamente al juego.
Chen Deli mencionó en noviembre del año pasado en la Cumbre de Wuzhen del Congreso Mundial de Internet 2025: “Una de nuestras ventajas clave es el largo plazo, manteniendo como eje principal el avance en inteligencia前沿. Durante este proceso, también hemos descartado muchas actividades secundarias y no nos dedicamos a esas iniciativas de corto plazo y rápido rendimiento.”
Después de la guerra de los modelos, ha comenzado la verdadera guerra de los Agentes. DeepSeek ahora busca completar la capa más crítica entre el modelo y la acción: Harness.
DeepSeek está dotando a sus modelos de un par de manos.