核心观点 - DeepSeek与北大合作的最新论文《A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability》揭示了Harness版“黑鲸”的核心架构Cordis，这是一个可随意插拔的“乐高底板”，实现“万物皆插件，万物可重组”[1][3][4] - 论文旨在解决自进化AI Agent场景下的“时间可组合性”和“空间可组合性”两大难题，为未来Agent能自主生成、安装、替换工具提供基础[23][25][26] - 该设计已在Koishi聊天机器人框架上运行四年，超过4000个社区插件在生产环境中验证，并非实验室玩具[9][44] 论文核心概念与理论支柱 时空可组合性问题 - 传统插件系统卸载插件后需重启整个宿主进程，导致所有已加载插件陪重启，VSCode是典型案例：截至2026年6月9日，Marketplace排名前100的扩展中87个包含可执行代码，一旦激活无法在运行时单独卸载，禁用或删除后必须重启整个扩展宿主[12][13][14][15] - 几乎所有插件架构都存在此类缺陷，程度不同[16] - Agent场景下问题更严重：Agent马鞍包含工具集、执行环境、权限控制、沙箱、会话状态、记忆系统等复杂工程系统，若每次改一行代码都重启进程，积累的上下文和缓存可能全部崩溃[19][24] - 时间可组合性指模块间依赖靠各自打补丁易引入循环依赖，空间可组合性指模块依赖关系混乱[25][26] 理论支柱：效应与余效应 - 效应刻画“程序对世界的影响”，余效应刻画“世界对程序的约束”，两者是对偶关系：效应系统丰富类型，余效应系统丰富上下文[28] - 经典效应/余效应是静态类型系统工具，不适用于动态加载的自进化AI语境[29][30] - 团队将其适配升级为“可逆效应”和“反应式余效应”[31] 可逆效应（解决时间维度） - 核心定义：每个对上下文的修改都必须配一个显式的逆函数，使副作用可逆[33] - 加载插件时，每次修改状态记录对应逆函数，按顺序叠加成“撤销链”；卸载时反向执行链，系统状态精确恢复到加载前[34][35] - 类比为一摞盘子，最后放上去的先拿走，确保时间顺序不乱[36][37] 反应式余效应（解决空间维度） - 组件可声明所需依赖，实现依赖可解析：如聊天插件声明需要消息适配器和数据库，两个依赖满足才进入ACTIVE，缺一个保持INACTIVE[39] - 提供者出现，依赖者自动激活；提供者撤走，依赖者先停下来，等effect撤回后提供者再完成卸载[40] - 依赖提供方卸载，依赖方自动停用；依赖重新上线，依赖方自动恢复，拓扑编排从声明自动推导[41] 实践验证：Koishi框架 时间维度验证 - 管理员可从控制台禁用一个插件，插件对系统的影响原地撤回，其他插件继续工作[61] - 开发时，插件修改并保存后重新应用被修改的插件，缓存和连接保持不动[62] 空间维度验证 - Koishi生态中，IM适配器提供消息平台接入，数据库驱动提供持久化存储，功能插件声明依赖直接访问[63] - 切换存储后端或重连适配器时，只有依赖发生实际变化的插件被重新激活，依赖没变的插件纹丝不动[64] - 这些插件通常由不同作者独立开发，唯一协调是反应式余效应，证明动态组合规则能在开放插件生态工作[65][66] 局限性 - 团队承认目前只有Koishi单一生态、TypeScript单一语言的验证数据，缺乏与替代架构的受控对比[68] 论文作者与背景 一作：Yifan Shi - 来自北京大学，同时也是DeepSeek成员[73] - 曾出现在DeepSeek V3 Technical Report中[74] - 是Koishi项目的作者，Koishi是四年前的仓库，已有5.7K星星[75][80] - 2023年给Koishi官方文档写了设计文章《可逆的插件系统》，是这篇新论文的“祖宗”[82] 二作：张伟（Wei Zhang） - 北京大学计算机学院软件研究所副教授[84] - 1999年南京航空航天大学工程热物理专业本科毕业，2002年获南航计算机科学硕士，2006年获北大计算机软件与理论博士[87] - 博士毕业后留北大任职，从事软件工程、程序设计语言研究[88] - 2021年ASE与Yifan Shi合作，2024年两人又一起发ICSME论文[89][91] 三作：崔添翼 - DeepSeek Harness团队负责人[93] - 本科毕业于浙江大学计算机系，梁文锋学弟[93] - 因NOIP/信息学竞赛保送浙大，6次获ACM国际大学生程序设计竞赛亚洲区域赛金牌[95] - 毕业后在Jane Street香港和纽约办公室工作9年[96] 论文与项目链接 - 论文链接：https://github.com/cordiverse/paper [98] - Koishi：https://github.com/koishijs/koishi [98]