DeepSeek 公开 Agent 训练系统 DSec，梁文锋署名

ChainCatcher 消息，投资界援引量子位报道，DeepSeek 公开用于训练 Agent 的系统 DSec（DeepSeek Elastic Compute）技术细节，梁文锋署名。该系统每秒可生成 5000 余个沙盒，一天可达 300 万个，峰值同时运行 38 万个；支撑这一规模的单集群约有 160 个节点、3 万核 CPU 和 250TB 内存。

DSec 为四类任务准备 FnCall、Container、MicroVM 和 Full VM 四种后端，训练侧通过统一 Python SDK libdsec 调用。调度链路包括 IAM、API Server、调度引擎、节点 Edge、网络代理 Aether 和沙盒内组件 Chronus。环境被拆为基础镜像、工作区和工具包三层只读镜像，启动时组合使用。论文运行时数据显示，Python、Java、C++ 容器镜像实际被读取的比例分别约为 6.0%、9.2% 和 8.7%。

从 DeepSeek-V4.1 起，Agent 循环被拆到 DSec 的 worker container，不再绑定 GPU Pod 生命周期。安全部分披露了训练中的 reward hacking，包括覆盖系统文件、交换文件数据块、扫描网络及触发内核崩溃等行为。防御措施包括 AppArmor 和基于 eBPF 的网络过滤，但报道称这些措施不能彻底解决问题。