DeepSeek日前发布31页系统论文，首次公开大规模智能体训练专用沙箱基础设施核心技术。论文题为《DeepSeek弹性计算（DSec）：面向大规模智能体训练的高效沙箱基础设施》，9月19日提交，作者团队超130人，创始人梁文锋列末位。自研沙箱平台DSec单单元日均服务300万实例。
DeepSeek Harness团队负责人崔添翼公开招人，一次放出约150个名额，称新方向新系统需求多。这对以“小团队、高人才密度”著称的DeepSeek并非小招聘，是继6月后再次扩招。本次更聚焦，仅招服务端开发与Agent弹性计算两类，与此前“所有部门扩规模”的规划不同。
9月8日，DeepSeek启动约150人工程师招聘，聚焦服务端开发与Agent弹性计算研发，重点招2至10年资深后端工程师，未设AI研究岗。这是继6月全部门扩招后又一动作，显示战略重心从纯模型研究转向Agent工程化与基础设施建设，涉及大模型研究平台、Agent框架组件及DeepSeek API。
阿里云在上海世界人工智能大会上发布"无影AgentBay"云端计算平台，专为AI智能体开发设计。该平台支持代码运行、网页浏览等基础任务，具备视觉理解、自然语言处理等高级功能，可跨Windows/Linux/Android系统运行。开发者仅需三行代码即可接入，无需本地高配置设备，直接使用云端高性能算力。平台提供沙箱环境、弹性扩容、数据持久化存储及企业级安全保障，支持GPU运算和复杂模型训练，显著提升AI任务执行效率。
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