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PenguinHarness AI FDE:给每个 Agent 定制一套工作台,实现稳定自我进化!

PenguinHarness AI FDE:给每个 Agent 定制一套工作台,实现稳定自我进化!

DeepSeek Harness 给每个用户定制了一套工作台,PenguinHarness 给每个 Agent 定制了一套工作台。

随着智能体应用逐渐进入真实业务场景,FDE(前沿部署工程师)成了近期 AI 行业的热门话题。

但是,企业需要的 Agent,往往不只是一个通用的聊天助手。比如法务团队希望它能按照公司的审阅标准检查合同,客服团队需要它配合现有流程处理工单。

除了完成任务,Agent 还需要适应不同团队的工作习惯,并在实际使用中不断调优。

过去,要交付这样一套专用的智能体应用,往往需要工程师深入业务场景,反复开发、测试和调整,投入不少时间和成本。随着 Agent 能力不断提升,如何降低定制和交付门槛,也成了值得关注的问题。

DeepSeek Harness 给每个用户定制了一套工作台,而 PenguinHarness 给每个 Agent 定制了一套工作台。

希望让每个 Agent 都能拥有适合自己的工作界面,并通过持续评测和调优,逐步适应实际业务需求。

给每个 Agent,定制一套工作台

PenguinHarness 是一个支持多智能体自进化的桌面应用。除了在聊天窗口中完成任务,它还支持为不同 Agent 创建专属工作台,我们用一个法务 Agent 来看看。

最初,这个法务 Agent 和我们熟悉的聊天助手一样:输入合同条款,就能分析风险,也可以继续追问。

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但对于每天需要处理大量合同的法务团队来说,反复上传文件、输入提示词、整理审阅结果,显然不够方便。接下来,只需一句话,就能让 Agent 把原来的对话式界面,改造成专属工作台:

做一个合同法务审核工作台,支持上传合同、查看进度、标出风险条款,并下载审阅报告。

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之后,法务人员只需要上传合同,就能查看审核进度、预览风险和下载报告。文件解析、工具调用等工作由 Agent 在后台完成,结果直接呈现在工作台页面。

更重要的是,每个 Agent 都能拥有自己的工作台。法务 Agent 可以审核合同,客服 Agent 可以围绕工单处理流程定制操作界面,数据分析 Agent 也可以生成可视化看板。不同的业务需求,都可以通过定制工作台来实现。

工作台支持热更新,随时按需调整

工作台做好了,后面想增加功能怎么办?

DeepSeek Harness 的热更新能力提供了很好的参考,插件修改后可以重新加载,方便快速验证。PenguinHarness 同样支持工作台热更新。

比如,法务团队使用一段时间后,希望增加一个统计面板,查看当天审核了多少份合同、还有多少份等待处理。

只需要回到聊天窗口,把需求告诉 Agent,它就能修改工作台,更新后直接使用。

每次成功加载的版本都会保留记录。如果改完觉得不合适,也可以随时回滚到之前的版本,不用担心一次修改把原来的工作台弄丢。

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配合 Agent 原有能力,组合出更多用法

除了定制界面,PenguinHarness 还可以把工作台和 Agent 原有的能力组合起来。

比如,给法务 Agent 加上长期记忆,让它记住公司的审阅标准、常见风险类型,以及你偏好的报告格式。下次再审核合同,就不用从头交代一遍。还可以设置定时任务,让 Agent 定期汇总待审合同,主动完成一些重复工作。Skill、MCP、浏览器自动化等能力,也都可以接入同一套流程。

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工作台负责呈现操作和结果,Agent 则负责调用工具、处理任务。具体怎么组合,可以根据自己的需求来决定。

做最全面的智能体自进化平台

根据我们对 PenguinHarness 团队的采访,PenguinHarness 的长远目标,是要打造成最全面的智能体自进化平台。

目前,PenguinHarness 已经集成了 5 套 RSI 自进化算法和 7 个内置 Benchmark,后续还会继续扩充算法和评测集,目标是逐步达到 100 多个。

PenguinHarness 原生支持每个智能体实现完整自进化循环(Self-Evolution Loop)。从构建评测集、打分、分析执行轨迹,到调优和重新验证,都能在框架里完成。

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用法务 Agent,讲透自进化循环

回到刚才法务 Agent,它有时候也会漏掉重要信息。比如合同附件写着“供应商可以把客户资料交给第三方使用”,它漏看了这一条,审阅报告里也就没有提醒数据外传的风险。

这是 LLM 概率模型在实际工作中会遇到的问题。以前,我们要让专家人工定位这类漏判,再手动修改提示词来调优。

现在,可以让 PenguinHarness 针对“漏掉附件里的重要信息”构建一套评测集。

Evaluator Agent 负责打分,Optimizer Agent 检查执行轨迹、自动调优提示词,再让法务 Agent 重新测试。

多个智能体协同,逐轮检查同类漏判有没有减少,让这个循环在 PenguinHarness 内完成。

每轮都有分数和版本记录,效果可以直接看 Benchmark 曲线。此前的决策 Agent 演示中,我们固定 DeepSeek Flash 模型和推理配置,改进它检索证据、核对规则的工作方法后,评测平均分从 84 分提升到 100 分。

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决策 Agent 的金色曲线:v1 为 84 分,v2 为 100 分。共 3 题,每个版本每题运行 1 次。

法务 Agent 也可以沿用这套过程,把实际漏判变成下一轮调优的依据。此外,PenguinHarness 还支持对比不同 RSI 自进化算法的效果。开发者可以根据任务特点,选择表现更合适的算法,不必局限于单一的优化方式。

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超低成本,让 Agent 可以反复进化

PenguinHarness 始终把用户的 Token 成本放在第一位。

无论是办公、开发,还是做智能体自进化,我们都希望用户能放心地多试几轮。

为此,框架尽量利用 Token 前缀缓存,复用系统指令、工具说明和已有上下文,降低每次调用中重复输入的费用。

从最近一周的使用记录可以看到:每天的调用量在变化,但缓存命中率一直保持在较高水平。上下文越长,稳定复用已有内容的价值就越明显。

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10 月 8 – 14 日的真实记录,截自应用成本中心。

根据我们使用 DeepSeek Flash 的实测,生成一套完整的 Agent 应用,模型调用成本不到 1 元;完成一个 Agent 的调优任务,也只需 10 元左右。

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从定制工作台到持续调优,都能从很低的预算开始。我们希望用这样的成本,让更多人能亲手完成 Agent 的交付和进化,重新定义 FDE 行业。

连接 TokenDance,创建自己的智能体团队

PenguinHarness 深度适配了观猹的 TokenDance 模型网关。直接登录 TokenDance 账号并授权,无需手动配置 API Key,就能使用 DeepSeek Flash、GLM Flash 等价格低廉的优质开源模型。

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最近,PenguinHarness 联合 TokenDance 推出了 Agent 开发冲榜活动,为开发者准备了 1.5 万元 Token 奖池!

10 月 13 日至 23 日,通过 PenguinHarness 使用 TokenDance 调用模型、运行 Agent 项目,就有机会获得 Token 奖励。活动将根据累计 Token 消耗量进行排名,前 400 名均有机会获奖,最高可获得 500 元 Token 额度。

填写下方报名表单即可参与。活动期间,每隔 48 小时会在官方群聊中更新一次排名,活动结束后根据有效调用数据统一结算并发放奖励。

报名入口:

https://prismshadow.feishu.cn/share/base/form/shrcnpbknCKDNkOY7UAaKoYMDbd

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快来 PenguinHarness 里连接 TokenDance,创建属于自己的多智能体团队吧!

做智能体自进化,认准 PenguinHarness!

欢迎使用 PenguinHarness 开源项目,也欢迎带着案例、算法和评测集来共建。

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下载桌面应用:

https://penguin.ooo/download/

GitHub 开源仓库:

https://github.com/Prism-Shadow/penguin-harness

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