据彭博社报道，中国人工智能企业DeepSeek正秘密研发一款具备自主进化能力的AI Agent模型，试图在生成式AI领域与OpenAI等美国科技巨头展开正面竞争。这款尚未公开的新型智能体系统，可在用户仅提供模糊指令的情况下，自动完成跨应用的多步骤复杂任务，并通过自我学习机制持续优化执行策略。
知情人士透露，该模型突破了传统大模型对精确提示词的依赖，其核心创新在于构建了"环境感知-任务分解-动态调整"的闭环系统。例如当用户要求"规划周末旅行"时，系统能自主完成预算分配、景点筛选、行程编排等全流程操作，并在执行过程中根据实时反馈调整方案。研发团队特别强调了系统的"经验积累"能力，每次任务完成后都会将执行路径转化为知识图谱，为后续决策提供参考。
这款代号尚未公开的模型，被视为DeepSeek技术演进的关键节点。公司创始人梁文锋亲自督导项目推进，目标是在2024年第四季度实现商业化落地。技术团队采用混合架构设计，在保持开源模型优势的基础上，新增了自主决策模块和安全校验层，试图在性能与可控性之间取得平衡。
DeepSeek的技术突破并非偶然。2025年初推出的DeepSeek-R1开源模型曾引发行业震动，该模型凭借极低的训练成本和出色的多语言处理能力，上线首周即登顶苹果应用商店免费榜。其后续升级版DeepSeek-V3系列更采用创新的专家混合架构（MoE），在保持开源特性的同时，性能指标直逼行业顶尖闭源模型，训练效率较前代提升300%。
与传统AI模型需要用户逐步细化指令不同，新型AI Agent展现出更接近人类的工作方式。测试数据显示，在处理复杂任务时，该系统的执行效率较传统模式提升4-6倍，错误率下降至3%以下。这种变革性突破得益于三项核心技术：情境感知引擎、多模态决策树和自适应学习框架。其中情境感知引擎能实时解析用户意图，多模态决策树支持跨应用操作，自适应学习框架则确保系统持续进化。
尽管技术前景广阔，但开发团队坦言面临多重挑战。首要难题是构建可靠的任务分解机制，确保系统在复杂场景下仍能保持逻辑连贯性。其次是建立安全边界，防止自主决策引发不可控风险。多模态数据融合、跨平台兼容性等问题也需要突破性解决方案。不过基于前期技术积累，行业分析师普遍认为DeepSeek已具备攻克这些难关的技术实力。
在应用落地层面，DeepSeek的技术矩阵正加速渗透各行业。政务领域已有23个省级平台接入其智能系统，在政策模拟、舆情分析等场景中实现效率倍增。金融行业方面，多家头部银行采用其风险评估模型，将信贷审批时间从72小时压缩至4小时内。医疗领域，三甲医院正在测试的辅助诊断系统，已能在30秒内完成CT影像的初步分析，准确率达92%。
这种多领域突破的背后，是DeepSeek独特的技术路线选择。公司坚持开源战略的同时，通过模块化设计实现功能扩展，既保持技术透明度，又构建起差异化竞争优势。其研发的轻量化部署方案，使得中小型企业也能以低成本接入先进AI能力，这种普惠性策略正在改变AI技术的市场格局。
