[GH-ISSUE #72] 啥时候出类似codex、claude的agent呀

bsakaguchi commented

2026-10-26 09:43:52 +00:00

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Originally created by @vpen66 on GitHub (May 7, 2026).
Original GitHub issue: https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-agent/issues/72

Originally created by @vpen66 on GitHub (May 7, 2026). Original GitHub issue: https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-agent/issues/72

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2026-10-26 09:43:53 +00:00

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@qorzj commented on GitHub (May 7, 2026):

欢迎移步Deep Code：https://github.com/lessweb/deepcode-cli

========== 推荐语分割线 ==========

我是Deep Code项目的主力开发者，曾在百度工作，现在是维加动量的技术负责人。我们是一家AI Agent驱动的海外电商平台的技术供应商，因此一开始就有各种资源接触海外各种AI工具，Agent框架从Langchain到自研也趟了一年多的坑了。（AI Agent驱动不(只)是用Agent编程驱动，而是产品形态就是AI agent）

今年1月我也想到了楼主的同款问题。起因大概是去年我们美国客户根正苗红的Anthropic账号被封了，也没有解释原因，我们推测是因为这个账号大部分时候是中国同事在用。

Opus模型的迭代会基于Claude Code的数据，而Claude Code只针对Opus模型进行适配。Opus和CC左脚踩右脚就上天了。而其他国内厂商（包括deepseek）只能主动去适配CC，这种单向的关系，就注定Claude Code不能发挥deepseek模型100%的潜力。举个例子，Minimax就接入不了CC的多模态和Web Search，只能搞出读图MCP这样的假的多模态，多么的别扭。

当然，我们也知道CC是个 ~~充满屎山代码的~~ 工程奇迹，国产大模型如果能在CC上面发挥90%的潜力，当然也比在OpenCode上面发挥60%的潜力强。然而二月份Anthropic的魔怔新闻，让我当时就决定动手开搞Deep Code。DeepSeek的做事风格在国内大模型中是独树一帜的，我相信DeepSeek只要不改初心，一定可以超过傲慢的Anthropic！

为什么大厂做不好Deep Code？
我也是待过大厂的，大厂只会为自家生态投入资源，不可能为DeepSeek做嫁衣。另外，大厂的资源也并没有外人看到的那么强大，部门下面有小团队，小团队下面有小组，投入到一件事上的资源经常只有半个人头。指望大厂不如指望社区。

模型为王，工具打辅助，但工具也并不那么好做
我还记得Deep Code第一版VSCode插件做出来了，连上当时的DeepSeek-V3.2，结果跑任务频繁报错，主要是一些tool_call_id之类的问题，而同样的payload，模型换成gpt-5就不会报错。我又连上了更多的模型做测试，发现各家都会报一些奇怪的问题，比如有的模型只支持system prompt排最前面，还好deepseek没有这样的限制。DeepSeek-V4发布当天，我们就发现了deepseek-v4-pro会报reasoning_content字段缺失的400错误，这又是一个新问题。有了之前处理类似问题的经验，我们第一时间就发布了新版本，解决了这个问题。

多模态的小遗憾
年初的时候，大家都在传v4会支持多模态，Deep Code就照着OpenAI接口说明，盲敲代码实现了支持多模态的能力。然后连上当时各家大模型测试了一圈，发现只有Doubao的模型通过了所有测试。其他例如Gemini，只能读user prompt，不能读图片文件。严格地说，Gemini用user prompt携带read tool的结果是可以的，但我的实现是用system prompt去携带read tool结果。反正Deep Code并不需要适配Gemini，只要能适配DeepSeek就好了。然而，4月底答案揭晓，DeepSeek-v4并不支持多模态，只好继续等待咯。

什么是bug？什么是feature？
一个编程工具首先是得能编程，搞那些电子宠物彩蛋是没用的。目前Deep Code还是聚焦在提升稳定性和易用性上面。只使用了最精简的系统提示词和工具集，慎重地加入新的提示词和工具，防止内源性的上下文污染。Agent Skills系统目前也只是解决了能用的问题，后面我们会在Deepseek模型上反复试验方案，迭代升级。

希望大家多多为Deep Code提issue和pr，感谢支持！

@qorzj commented on GitHub (May 7, 2026): 欢迎移步**Deep Code**：https://github.com/lessweb/deepcode-cli ========== 推荐语分割线 ========== 我是Deep Code项目的主力开发者，曾在百度工作，现在是[维加动量](https://deepcode.vegamo.cn/)的技术负责人。我们是一家AI Agent驱动的海外电商平台的技术供应商，因此一开始就有各种资源接触海外各种AI工具，Agent框架从Langchain到自研也趟了一年多的坑了。（AI Agent驱动不(只)是用Agent编程驱动，而是产品形态就是AI agent）今年1月我也想到了楼主的同款问题。起因大概是去年我们美国客户根正苗红的Anthropic账号被封了，也没有解释原因，我们推测是因为这个账号大部分时候是中国同事在用。 Opus模型的迭代会基于Claude Code的数据，而Claude Code只针对Opus模型进行适配。Opus和CC左脚踩右脚就上天了。而其他国内厂商（包括deepseek）只能主动去适配CC，这种单向的关系，就注定Claude Code不能发挥deepseek模型100%的潜力。举个例子，Minimax就接入不了CC的多模态和Web Search，只能搞出读图MCP这样的假的多模态，多么的别扭。当然，我们也知道CC是个 ~~充满屎山代码的~~ 工程奇迹，国产大模型如果能在CC上面发挥90%的潜力，当然也比在OpenCode上面发挥60%的潜力强。然而二月份Anthropic的魔怔新闻，让我当时就决定动手开搞Deep Code。DeepSeek的做事风格在国内大模型中是独树一帜的，我相信DeepSeek只要不改初心，一定可以超过傲慢的Anthropic！ <img width="482" height="282" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/43d26ede-19cf-4d64-9c76-e83d82867aab" /> **为什么大厂做不好Deep Code？** 我也是待过大厂的，大厂只会为自家生态投入资源，不可能为DeepSeek做嫁衣。另外，大厂的资源也并没有外人看到的那么强大，部门下面有小团队，小团队下面有小组，投入到一件事上的资源经常只有半个人头。指望大厂不如指望社区。 **模型为王，工具打辅助，但工具也并不那么好做** 我还记得Deep Code第一版VSCode插件做出来了，连上当时的DeepSeek-V3.2，结果跑任务频繁报错，主要是一些`tool_call_id`之类的问题，而同样的payload，模型换成gpt-5就不会报错。我又连上了更多的模型做测试，发现各家都会报一些奇怪的问题，比如有的模型只支持system prompt排最前面，还好deepseek没有这样的限制。DeepSeek-V4发布当天，我们就发现了deepseek-v4-pro会报`reasoning_content`字段缺失的400错误，这又是一个新问题。有了之前处理类似问题的经验，我们第一时间就发布了新版本，解决了这个问题。 **多模态的小遗憾** 年初的时候，大家都在传v4会支持多模态，Deep Code就照着OpenAI接口说明，盲敲代码实现了支持多模态的能力。然后连上当时各家大模型测试了一圈，发现只有Doubao的模型通过了所有测试。其他例如Gemini，只能读user prompt，不能读图片文件。严格地说，Gemini用user prompt携带read tool的结果是可以的，但我的实现是用system prompt去携带read tool结果。反正Deep Code并不需要适配Gemini，只要能适配DeepSeek就好了。然而，4月底答案揭晓，DeepSeek-v4并不支持多模态，只好继续等待咯。 **什么是bug？什么是feature？** 一个编程工具首先是得能编程，搞那些电子宠物彩蛋是没用的。目前Deep Code还是聚焦在提升稳定性和易用性上面。只使用了最精简的系统提示词和工具集，慎重地加入新的提示词和工具，防止内源性的上下文污染。Agent Skills系统目前也只是解决了能用的问题，后面我们会在Deepseek模型上反复试验方案，迭代升级。希望大家多多为[Deep Code提issue和pr](https://github.com/lessweb/deepcode-cli)，感谢支持！ <img width="1028" height="692" alt="Image" src="https://github.com/user-attachments/assets/42f673c5-5b30-436a-924f-29a901b37a51" />

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2026-10-26 09:43:53 +00:00

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@BenedictKing commented on GitHub (May 7, 2026):

求人不如求己，试试 https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-agent/pull/55 完美接入codex和claude，还能无缝切换其他渠道

@BenedictKing commented on GitHub (May 7, 2026): 求人不如求己，试试 https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-agent/pull/55 完美接入codex和claude，还能无缝切换其他渠道

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2026-10-26 09:43:54 +00:00

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@wangcan26 commented on GitHub (May 8, 2026):

dscode: https://github.com/wangcan26/dscode.git. 目标成为deepseek的harness。欢迎使用，一起共建。

@wangcan26 commented on GitHub (May 8, 2026): dscode: https://github.com/wangcan26/dscode.git. 目标成为deepseek的harness。欢迎使用，一起共建。

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2026-10-26 09:43:54 +00:00

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@RainLin10 commented on GitHub (May 13, 2026):

@qorzj 支持大佬！！！

@RainLin10 commented on GitHub (May 13, 2026): @qorzj 支持大佬！！！

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2026-10-26 09:43:54 +00:00

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@cbubs commented on GitHub (May 21, 2026):

于我心有戚戚焉

@cbubs commented on GitHub (May 21, 2026): 于我心有戚戚焉

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2026-10-26 09:43:54 +00:00

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@ilifelog commented on GitHub (May 25, 2026):

已经在招人了。估计快了吧

@ilifelog commented on GitHub (May 25, 2026): 已经在招人了。估计快了吧

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2026-10-26 09:43:55 +00:00

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@LinYang-AI commented on GitHub (Jun 9, 2026):

已经在招人了。估计快了吧

真的吗？在哪看到的？苦cc久矣，真希望ds出自家的编程代理，可以发挥出ds模型的100%编程能力。

@LinYang-AI commented on GitHub (Jun 9, 2026): > 已经在招人了。估计快了吧真的吗？在哪看到的？苦cc久矣，真希望ds出自家的编程代理，可以发挥出ds模型的100%编程能力。

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2026-10-26 09:43:55 +00:00

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@lloydzhou commented on GitHub (Jun 12, 2026):

已经在招人了。估计快了吧

真的吗？在哪看到的？苦cc久矣，真希望ds出自家的编程代理，可以发挥出ds模型的100%编程能力。

看到这里”苦cc久矣”我就是忍不了这个，自己手搓了一个bash-agent
平时codex的额度用完之后就用自己这个工具搭配DeepSeek的API使用

可能算不上一个多完善的agent，但是自己使用的体感上来看，任务完成度还可以，工具调用成功率也还行，DeepSeek API缓存命中率也挺高，挺省钱的。（关于省钱这一块还是比较有心得的）
实现过程中有一个关于上下文压缩决策：何时压缩？保留多少？的wiki，DeepSeek这边做Agent的大佬还过来给项目点赞了

@lloydzhou commented on GitHub (Jun 12, 2026): > > 已经在招人了。估计快了吧 > > 真的吗？在哪看到的？苦cc久矣，真希望ds出自家的编程代理，可以发挥出ds模型的100%编程能力。看到这里”苦cc久矣”我就是忍不了这个，自己手搓了一个[bash-agent](https://lloydzhou.github.io/bash-agent) 平时codex的额度用完之后就用自己这个工具搭配DeepSeek的API使用 > 可能算不上一个多完善的agent，但是自己使用的体感上来看，任务完成度还可以，工具调用成功率也还行，DeepSeek API缓存命中率也挺高，挺省钱的。（关于省钱这一块还是比较有心得的） > 实现过程中有一个关于[上下文压缩决策：何时压缩？保留多少？](https://github.com/lloydzhou/bash-agent/wiki/%E5%8A%A8%E6%80%81%E5%8E%8B%E7%BC%A9%E5%86%B3%E7%AD%96%EF%BC%9A%E4%BD%95%E6%97%B6%E5%8E%8B%E7%BC%A9%EF%BC%9F%E4%BF%9D%E7%95%99%E5%A4%9A%E5%B0%91%EF%BC%9F)的wiki，DeepSeek这边做Agent的大佬还过来给项目点赞了

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2026-10-26 09:46:14 +00:00

[PR #25] [MERGED] docs: add Oh My Pi integration guide #151

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