摘要
DeepSeek那张萌萌哒的招聘海报，相信你也看到了。 蓝色背景，卡通虎鲸，配上“Agent Harness研发工程师”几个大字，看起来像是哪个二次元公司在招实习生。但如果你真这么想，就错过了一个关键信号。 现在做Harness的公司很多，比如Anthropic的Claude Code，以及OpenAI的Codex。 这两个产品有个共同特点，领导者都是产品出身。 前者的创始人是鲍里斯·切尔尼（Boris Cherny），典型的产品经理，曾在Facebook做过工程和产品领导。 Codex这边是亚历山大·安布利克斯（Alexander Embiricos），Dropbox的产品经理。 但是DeepSeek不一样，这边Harness的负责人并不是什么产品经理，而是一个在Jane Street干了9年、后来联创量化基金TSY Capital的交易系统专家——崔添翼。 这个选择很反常识。一般公司无论做怎样的产品，找的都是懂用户体验、会画原型图、能协调需求的PM。 DeepSeek倒好，找了个会赚钱的量化高手。 但我却觉得DeepSeek反而做对了。 为什么? 因为量化交易和AI Agent的底层逻辑是一样的。 光有聪明的策略不赚钱，真正把策略变成钱的，是执行系统，是风控系统。 光有强模型也不够，真正把模型变成生产力的，是工具，是上下文。 DeepSeek不需要产品包装，也不需要向上管理，公司内部敞开天窗说亮话。 他们唯一需要的，就是跳过中间商，直接找个会赚钱的人，带着大家一起赚钱。 01 崔添翼其人 2008年，河南安阳一中的崔添翼凭借全国青少年信息学奥林匹克竞赛铜牌，被保送进入浙江大学计算机学院。那一年，梁文锋还在浙大信息与通信工程专业读研究生。 崔添翼在浙大的四年，几乎是在ACM竞赛的训练和比赛中度过的。他代表浙江大学参加ACM国际大学生程序设计竞赛亚洲区域赛，6次拿下金牌。 在那个年代，ACM竞赛圈里流传着一份讲义《背包九讲》，作者正是崔添翼。这份讲义系统拆解了动态规划中的背包问题，从01背包到完全背包、多重背包、分组背包、依赖背包，一直到泛化物品。至今仍在GitHub上更新。