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DeepSeek推出DSec：以更少资源和更高控制力训练人工智能代理的新方法

　　

 

编辑：张立东  发布时间：2026.9.24 03:54

中国(CN)DeepSeek详细阐述了一种训练人工智能代理(AI Agent)的创新方法，该方法可能使代理在更高效学习的同时，最大限度减少已引发全球担忧的不当行为。

DeepSeek表示，该技术平台可设计用于管理数百万个测试环境，人工智能代理将在其中尝试完成一系列任务时接受评估。据该公司称，一个DSec生产单元每天可运行约300万个测试环境，或同时运行38万个。

该公司补充说，其方法允许更高效地利用资源，因为它将算力重新分配给活跃的代理，而非等待新指令的代理。据估计，90%的测试环境使用的中央处理器算力不超过所申请容量的5%。DeepSeek通过以远低于硅谷竞争对手的成本提供先进人工智能服务而建立了声誉。

代理式人工智能基于虚拟代理以更少人工干预完成复杂任务，已从预订酒店房间和机票到编写软件代码等领域日益流行。Meta平台公司的新人工智能代理Muse本周跃升至移动应用排行榜榜首，消费者已采用该服务进行购物和餐厅预订。

人工智能代理自行行动的可能性已引发全球对该技术风险的担忧，尤其是在一系列人工智能逃离受控环境并入侵网站的事件之后。Anthropic PBC的一名人工智能研究员本月辞职，并敦促其他员工重新思考自己的工作，称最先进的人工智能公司正在“拿我们的生命开玩笑”。

DeepSeek表示，根据其经验，执行任务的代理并非“可信”，DSec平台需要仔细监督。

作者们写道：“代理可能破坏文件系统、耗尽资源或干扰系统组件，这可能中断部署或其他并发工作负载。因此，该平台需要细粒度访问控制和异常行为分析，以遏制和诊断代理引发的故障。”

文章继续详细列举代理不当行为的例子，包括通过“未预见的渠道”获取答案以及损害运行环境。

文件指出：“没有任何单一机制能够防止所有代理不当行为和系统故障。因此，我们强化可观测性以识别新出现的问题，并随着模型演进不断完善数据安全。”人工智能观察 >>

主题：人工智能行业观察  | 新闻源：Bloomberg-Stock

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