DeepSeek的AI智能体计划，你需要知道这些

DeepSeek计划在2025年第四季度发布一款能处理多步骤任务、自我改进的

AIAgent（AI智能体）系统。与此同时，公司还发布了一份数据来源与安全说明，警告“幻觉”问题仍无法根除，并声明AI准确性仍有局限。

两个重点

第一，DeepSeek在推R1推理模型的“代理化”升级版，这个模型1月曾让市场惊叹。新目标是：系统能独立完成多步骤任务，尽量少靠人工引导，还能根据之前的行为调整。这是代理系统的核心卖点。

第二，DeepSeek公开了训练数据的筛选方式，剔除了仇恨言论、**内容、暴力、*信息及可能侵权的素材，并直言“幻觉”问题目前无解。

竞争格局

AIAgent（AI智能体）是大模型的下一个战场。

OpenAI七月推出ChatGPT代理，能浏览网页、登录系统、跨工具完成任务；微软五月为Copilot推出多代理协同功能，还扩展了代理SDK；Anthropic则发布代理指南，并推出面向企业的“计算机使用”功能。

这些都不算完美，但越来越实用。

国内玩家也在加速冲刺。阿里巴巴的Qwen团队在代理框架和界面自动化研究上很激进；腾讯等公司也在把代理功能嵌入用户日常服务中。

由中国人创立、现总部在新加坡的Manus，靠推销“通用AI代理”处理复杂工作流，引发全球关注和政策审视。

很显然，AIAgent已经不再是实验性项目，而是已经成为大模型的一个核心主赛道。

相比之下，DeepSeek自R1后动作谨慎。国内媒体称R2时间表慢是因创始人梁文锋追求完美，也有人说是普通工程延误。押注单一但更强的代理系统，而非频繁推出过渡版本，是个高风险策略。

后续展望

如果DeepSeek成功了，会怎样？

首先是工作流程。

靠谱的代理系统能规划、点击、撰写、修改，等于把五个应用整合成一个自动化流程。查旅游信息、审报销单、找供应商、处理基础IT工单——这些脑力活儿都能变成“配方式”操作。延迟、工具使用准确度和权限管理将决定实际应用能走多远。

其次是价格。

DeepSeek的崛起挑战了“只有几十亿才能赢”的训练预算论。如果它能以低成本推出高自主性的代理，将逼企业重新定义价值：不只看模型质量，还要看每美元、每分钟的任务完成效率。这会冲击云服务利润、软件捆绑模式和厂商“AI赋能”的宣传方式。

最后是地缘**。

出口管制限制了中国获取顶级GPU，迫使企业追求效率而非粗暴扩规模。如果DeepSeek的代理表现出色，华盛顿和布鲁塞尔会视其为证据：管制虽能减慢，但无法阻止技术扩散。预计会有更多呼声要求为代理系统的认证、交易和行为审计设限。

为啥重要？

AIAgent正把竞争焦点从模型分数转向任务完成度、可靠性和成本，重塑企业评估“AI价值”的方式。

DeepSeek的双线策略——AIAgent雄心加上坦率安全披露——考验的是稳健工程和监管务实，能否在标准化竞赛中击败快节奏发布的其他竞争对手。

成功则一鸣惊人，失败则可能被市场甩在身后。

本文来自微信公众号“锦缎研究院”，作者：布朗，经授权发布。