Agent Harness：通往持续学习的“无聊”捷径？
scaling01 · x · 2026-08-14
针对 DeepSeek Harness（DSH）允许 Agent 在运行时动态生成并挂载插件的能力，引发了关于 Agent Harness 是否是持续学习（Continual Learning）一种“无聊但有效”的实现方式 的讨论。
传统持续学习试图让模型在不遗忘旧知识的情况下学习新知识，通常面临灾难性遗忘等难题。而 DSH 展示的原型提供了一种新思路：不修改模型权重，而是让 Agent 在运行时根据需求临时编写代码插件来获取新能力。虽然目前这些动态生成的插件仅存在于内存中，重启后会消失，且无法自动固化为永久插件，但这种“即用即建”的模式或许绕过了复杂的权重更新问题。
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