DeepSeek又开源了！公布Super agent架构

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刚刚，DeepSeek把超级智能体“秘籍”公开了。

智东西11月1日报道，10月31日晚间，DeepSeek Harness团队公布了其关于自主Agent探索——Super-agent（超级智能体）的底层架构。

▲Super-agent开源项目地址

https：//github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype

DeepSeek想做的“Super-agent”，可以通俗理解为一个一直在线、能同时干多件事、会主动找活干、出问题能自己恢复的Agent。该团队本次推出的成果并非一款新产品，而是更接近一种新思路——把计算机系统里的调度、缓存、存算分离、看门狗（Watchdog）等经典思想搬进Agent架构。

随着模型执行单任务减少人工干预，瓶颈转向人的注意力。DeepSeek Harness试图通过五大模块——双层架构、事件驱动、异步多信道交互、存算分离与外部Watchdog在底层接管会话管理与上下文同步，使人上移到决策与验收，提升Agent应用体验。

▲Super-agent整体系统架构

实验上，基于该思路的Super-agent任务有一半任务12.4分钟内完成，95%的任务15.7分钟内完成，显著优于带Subagent工具的单Session（会话）；去掉订阅直通后，Router决定数增加约30%，读缓存token从2323万增到3177万；Router批处理能把单个决定分摊的推理时间从6.4秒降到1.6秒。

这组数据意味着Super-agent在初步实验中证明了“系统层接管会话调度”的可行性。

一方面，多任务完成更快更稳，Router靠直通省开销、靠批处理扛突发；但另一方面，它是拿更多token来换取时间和稳定性，而且实验基于合成负载与简化环境，只是初步参考，不是正式产品结论。

一个Agent并行推进多任务

过去一年，Coding Agent等单任务Agent已证明模型能用工具解决复杂问题，人越来越少介入底层执行，角色上移到决策与验收。个人助手等持续在线、事件驱动的新形态开始涌现。

但现有Agent以单一Session为单位，多任务上限受人的注意力限制，简单扩展仍受同步阻塞、上下文混乱、设备离线即停等制约。

因此，DeepSeek Harness团队提出Super-agent：跨会话保持上下文、并行推进多任务且互不干扰的连续实体，并且已有内部实例在IM与GitHub间连续推进任务。

▲同一个任务在IM群聊与GitHub Pull Request评审之间连续推进

▲持续关注公共群聊，在无人@的情况下主动识别缺陷并提交修复Pull Request

团队认为，Super-agent具备四个基础特征：

- 连续：用户可以直接在IM聊天、GitHub评论等熟悉界面与它交互，感觉始终只存在一个Agent，不需要去想“Session X的上下文中是否有Y信息”。例如用户先在IM提出采用方案A，随后在GitHub PR评论里改为方案B，它能理解并调整执行方向。

- 高效：交互响应迅速，同时能并行、高质量完成多个复杂任务。无需等上一个命令或任务完成，就能接受下一条指令。