DeepSeek в сотрудничестве с Пекинским университетом опубликовал новую статью, приподнимающую завесу над версией кита «Harness».
Статья называется «A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability», что на русский можно перевести как «Парадигма программирования для пространственно-временной компоновки».
Звучит немного запутанно, но вам достаточно запомнить одну фразу —
Вся статья вращается вокруг Cordis, ядра «Чёрного кита», своего рода «основы для конструктора», к которой можно что угодно подключать и отключать.
Здесь всё — плагин, всё можно реорганизовать.
Это также объясняет, почему «Чёрный кит» так открыт и почему официально поощряют создание плагинов и модификацию Harness.
Статья просто взрывается информацией, это, по всей видимости, результат долгой работы команды DeepSeek Harness, который теперь блестяще реализован в форме «Большого чёрного кита».
Стоит отметить, что это уже седьмая статья DeepSeek в этом году и энный раз сотрудничество с Пекинским университетом.
Всего более 80 страниц. Я проштудировал статью от начала до конца и выделил несколько ключевых выводов —
1. Cordis предоставляет универсальную динамическую семантику композиции. Компоненты, управляемые через Context, могут динамически загружаться, выгружаться, а их побочные эффекты автоматически откатываются.
2. Математическая основа — два классических понятия из теории типов: эффекты и коэффекты.
3. Это не игрушка для лаборатории. Данная архитектура уже четыре года работает в фреймворке для чат-ботов Koishi, её проверили в производственной среде более 4000 сообщественных плагинов.
И всё это служит одной и той же амбициозной цели —
Самосовершенствованию.
Время и пространство: два препятствия на пути самосовершенствования Harness
В мире программного обеспечения существует контр-интуитивная реальность: большинство систем, поддерживающих плагины, требуют перезагрузки всего процесса-хоста после удаления плагина.
Это означает, что удаляется всего один плагин, но перезагружаются все уже загруженные плагины.
Да, «подключаемый» модуль на самом деле нельзя «отключить».
VSCode — типичный пример.
В статье указано, что по состоянию на 9 июня 2026 года, 87 из 100 самых популярных расширений в VSCode Marketplace содержат исполняемый код, который невозможно выгрузить отдельно во время выполнения. После отключения или удаления необходимо перезагрузить весь хост расширений.
Это не проблема одного VSCode. В статье отмечается, что практически все архитектуры плагинов имеют подобные недостатки, хотя и в разной степени.
В случае с обычными системами плагинов это уже достаточно хлопотно, но если цена — всего лишь перезагрузка, с этим ещё можно смириться.
Но в контексте агентов это совершенно другая проблема.
Обычная «упряжь» (harness) обычно набита множеством компонентов: набор инструментов, среда выполнения, управление доступом, песочница, состояние сессии, система памяти... Сама по себе это чрезвычайно сложная инженерная система.
А теперь на сцену выходит «самосовершенствующийся ИИ» — этакий Сунь Укун, который в любой момент может сам себя и модифицировать.
С этой точки зрения DeepSeek и рассматривает самосовершенствование в своей статье:
Будущие агенты могут самостоятельно генерировать инструмент под задачу, устанавливать его в среду выполнения, а при обнаружении проблемы — заменять его.
Если для изменения одной строки кода каждый раз требуется перезапуск всего процесса, то весь накопленный контекст, кэш — всё может рухнуть.
Это называется временная сочетаемость.
Если зависимости между модулями реализуются через «заплатки» в каждом модуле (сегодня проверить наличие A, завтра угадать B...), то ненароком можно создать циклические зависимости, которые при перезагрузке приведут к сбою.
Это называется пространственная сочетаемость.
Именно эти две трудности и призван решить Cordis.
Решение DeepSeek
Для начала нужно усвоить две математические концепции, которые являются теоретическими столпами этой статьи —
Эффекты и коэффекты.
Проще говоря, эффекты описывают «влияние программы на мир»; коэффекты описывают «ограничения, которые мир накладывает на программу». Это дуальные понятия: системы эффектов обогащают типы, системы коэффектов обогащают контекст.
Но есть проблема: в контексте самосовершенствующегося ИИ фреймворки загружаются динамически.
Классические эффекты/коэффекты — инструменты статической системы типов.
Чтобы преодолеть оба препятствия — временное и пространственное — команда адаптировала и модернизировала эти концепции для среды выполнения агентов: «обратимые эффекты» и «реактивные коэффекты».
Обратимые эффекты (revertible effects) нацелены на временное измерение.
Ключевое определение звучит так: каждое изменение контекста должно иметь явно заданную обратную функцию, чтобы побочный эффект был обратимым.
При загрузке плагина каждое изменение состояния фиксируется вместе с соответствующей обратной функцией, последовательно формируя «цепочку отмены».
При выгрузке плагина эта цепочка выполняется в обратном порядке, что позволяет точно восстановить состояние системы до момента загрузки плагина.
Можно представить себе стопку тарелок: ту, что положили последней, убирают первой.
Таким образом временной порядок не нарушается.
Реактивные коэффекты (reactive coeffects) отвечают за пространственное измерение.
В Cordis компонент может объявить, какие зависимости ему нужны, что позволяет разрешать эти зависимости.
Например, чат-плагин говорит: «Мне нужен адаптер сообщений и база данных». Обе зависимости удовлетворены — он переходит в состояние ACTIVE. Если чего-то не хватает, он остаётся INACTIVE, не спешит запускаться и не падает с ошибкой обращения к null из-за преждевременного запуска.
Появился поставщик — зависимый компонент автоматически активируется. Поставщик уходит — зависимый компонент сначала останавливается, и только после того, как он откатит свои эффекты, поставщик завершает выгрузку.
Поставщик зависимости выгружен — зависимый автоматически деактивируется; поставщик снова появляется — зависимый автоматически восстанавливается. Такая топологическая организация не требует ручного кода от разработчика, она выводится автоматически из объявлений.
Сочетание этих двух концепций составляет ядро Cordis.
Вот в чём заключается интуитивный смысл «пространственно-временной сочетаемости» из названия статьи.
Koishi
Итак, всё сказанное выше прошло практическую проверку?
Да.
И масштаб проверки немаленький.
Для экспериментальной проверки в статье использовался фреймворк для чат-ботов под названием Koishi.
Koishi построен на основе Cordis. За четыре года накопилось более 4000 сообщественных плагинов, охватывающих адаптеры для мессенджеров, драйверы баз данных, панели управления и различные пользовательские функции.
На GitHub указано, что Koishi — это кроссплатформенный, расширяемый и высокопроизводительный фреймворк для чат-ботов.
Его название и иконка отсылают к персонажу Komeiji Koishi из игры Touhou Project.
Коиси Комэйдзи — персонаж, совершающий бессознательные действия. Это имя символизирует тему чат-ботов, а также отражает страсть, вложенную разработчиками.
Довольно занимательное описание в README.
А что такое Cordis?
Автор Koishi поясняет, что название Cordis происходит от латинского слова «сердце», и всё в Koishi начинается с Cordis.
Как мета-фреймворк, Cordis не привязан ни к какой конкретной предметной области или сценарию.
Возможности, которые он предоставляет, весьма обычны для большинства фреймворков — система плагинов. Однако за этой системой стоит цель, которой достигают немногие фреймворки: обратимость.
Он также оставил такую фразу:
Я надеюсь, что он станет ядром будущего программного обеспечения (по крайней мере, того, что разрабатываю я).
Прошло четыре года, и статья DeepSeek предоставляет подтверждение.
Во-первых, проверка временного измерения.
В Koishi администратор может отключить плагин из панели управления. Влияние плагина на систему будет отменено на месте, другие плагины продолжат работу.
При разработке, после изменения и сохранения плагина, он применяется заново, а кэш и соединения остаются нетронутыми.
Во-вторых, проверка пространственного измерения.
В экосистеме Koishi адаптеры мессенджеров обеспечивают подключение к платформам, драйверы баз данных — постоянное хранилище, а функциональные плагины объявляют их своими зависимостями и получают к ним прямой доступ.
В реальной работе, при переключении серверной части хранилища или переподключении адаптера, повторно активируются только те плагины, зависимости которых действительно изменились. Плагины с неизменными зависимостями остаются нетронутыми.
Стоит учесть, что эти плагины обычно разрабатываются разными авторами независимо друг от друга, и единственным средством координации между ними является реактивный коэффект, на котором настаивает Cordis.
Это показывает, что единый набор правил динамической композиции действительно может работать в открытой экосистеме плагинов, созданных разными авторами.
Однако статья не подаёт этот случай как идеальный пример.
Команда признаёт, что на данный момент есть данные проверки только для одной экосистемы (Koishi) и одного языка (TypeScript), отсутствуют контролируемые сравнения с альтернативными архитектурами...
Но самое главное — она указывает новое направление, инфраструктурную основу для «упряжи» (Harness) агентов, предназначенную для самосовершенствования.
А выпущенный сейчас DeepSeek Harness — это как раз усовершенствованная версия Cordis от Koishi.
Об авторах статьи
В завершение — об авторах статьи.
Их трое, представляющих Пекинский университет и DeepSeek .
Первый автор — Yifan Shi из Пекинского университета, также сотрудник DeepSeek .
При более глубоком изучении выяснилось, что его имя уже фигурировало в Technical Report по DeepSeek V3.
Проект Koishi, использованный для проверки в этой новой статье, — тоже его творение.
Видна сильная привязанность к «shi»: настоящее имя — Yifan Shi, проект — Koishi, имя на GitHub — Shigma.
(doge)
Вернёмся к теме.
Репозиторий Koishi создан четыре года назад и сейчас насчитывает 5.7K звёзд. Можно сказать, это источник всего.
Потому что концепция Cordis также была предложена в рамках Koishi.
В 2023 году Shigma написал для официальной документации Koishi статью о дизайне под названием «Обратимая система плагинов», которая практически является предшественницей этой новой статьи.
Вэй Чжан (Wei Zhang), также из Пекинского университета, доцент Института программной инженерии факультета компьютерных наук.
На сайте факультета указано, что область его исследований включает программную инженерию и языки программирования.
В 1999 году он окончил Нанкинский университет аэронавтики и астронавтики по специальности «Инженерная теплофизика». Затем он переключился на компьютерные науки и в 2002 году получил степень магистра компьютерных наук в том же университете.
После магистратуры Вэй Чжан поступил в докторантуру Пекинского университета и в 2006 году получил степень доктора философии по компьютерным программным средствам и теории.
После защиты докторской он остался работать в Пекинском университете, где с тех пор занимается исследованиями и преподаванием в области программной инженерии, языков программирования и т.д.
Примечательно, что Вэй Чжан и Yifan Shi уже сотрудничали в 2021 году на конференции ASE.
В 2024 году они совместно опубликовали статью на ICSME: «Focused: An Approach to Framework-oriented Cross-language Link Specification and Detection».
И, наконец, хорошо знакомое имя.
Тяньи Цуй (Tianyi Cui), DeepSeek Harness, руководитель команды. Бакалавр факультета компьютерных наук Чжэцзянского университета, младший коллега Вэньфэна Ляна.
Во время учёбы Тяньи Цуй поступил в Чжэцзянский университет без экзаменов благодаря победам на NOIP/олимпиадах по информатике, а также шесть раз завоёвывал золотые медали на региональных этапах Азии ACM ICPC (Международной студенческой олимпиады по программированию).
После выпуска он проработал девять лет в офисах Jane Street в Гонконге и Нью-Йорке.
Ссылка на статью: https://github.com/cordiverse/paperKoishi: https://github.com/koishijs/koishi
Эта статья взята с официального аккаунта WeChat «量子位» (Quantum Bit), автор: Jay
