Soiawork 正式发布：从一个任务开始，轻松构建 AI 组织
Soiawork 正式发布：从一个任务开始，轻松构建 AI 组织上周，我们留下了三个问题： 系统没有接口，AI 就没有入口？ 会做事的 AI，怎样按企业的规矩办事？ 同一个任务，如何让团队成员和 AI 快速对齐？
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8806 点击 2026-11-03 17:08
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上周，我们留下了三个问题： 系统没有接口，AI 就没有入口？ 会做事的 AI，怎样按企业的规矩办事？ 同一个任务，如何让团队成员和 AI 快速对齐？
近日，DeepSeek 为下一代超级智能体（Super Agent）提出了四个标准：连续，高效，主动，持久，让智能体称为能够承担工作的 AI 同事。
随着递归自我改进（Recursive Self-Improvement，RSI）受到关注，智能体如何从交互经验中持续改进自身成为研究热点。智能体记忆机制影响着这些经验能否被有效保留和利用。
DeepSeek Harness官方发布“创造模式”（Creator Mode）指南，用户输入一句自然语言即可让AI编写并安装插件，同时免费公开7套官方提示词，示例覆盖3D建模与游戏、视频剪辑、海报设计、论文阅读、界面改造和Token统计。
AniShort推出原生本地架构的AI影视工作台，接入Codex等智能体，支持自动质检、自定义模型API、Skill复用及本地专业软件协同。
“在每一个有创造性活动的领域里，一个人的Taste，加上他的能力和机遇，决定了他的风格；而他的风格，反过来决定了他的贡献。因此Taste和风格之于科学研究，就像它们对文学、艺术和音乐一样至关重要。”
昨天做了一份动态图解《DeepSeek 的 Super-agent 架构》，然后便看到 Max（前段时间加入了 LobeHub）发了个朋友圈
上周六的时候，DeepSeek发了他们一篇很长的技术文章，叫《Super-agent设计探索：迈向更自主的Agent系统》，细细读完了，非常棒的架构，对很多开发者来说，都非常非常值得学习。
想象一项任务：把相机交给AI，让它进入一间从未见过的虚拟房间。没有预先给定的物体坐标，也没有替它安排好的参观路线。它需要决定朝哪里转、向哪里移动、何时再拍一张图，并最终说清楚各个目标物体在三维空间中的位置。
DeepSeek Harness团队开源Super-agent超级智能体底层架构原型，通过双层架构、事件驱动、异步多信道交互、存算分离和外部Watchdog实现持续在线、多任务并行与异常自愈，初步实验中50%的任务在12.4分钟内完成、95%在15.7分钟内完成，该原型并非正式产品。