DeepSeek Harness 团队在公众号发布技术长文《Super-agent 设计探索:迈向更自主的 Agent 系统》,并开源原型 dsh-superagent-prototype(MIT 协议)。官方点明这是工程向的研究原型,而非现成产品。但文中一幕很抓人——内部已跑着的实例参与缺陷复现、代码审查,连群里没人 @ 它也能嗅出潜在 bug、后台复现。
卡住多任务的,是人不是模型
主流 Agent 至今以单个 Session 为单位,会话彼此割裂。人想并行几件事,只能反复切窗口、记上下文。团队观察到,一个人通常只跟得住 3 到 5 个活跃会话,于是怪圈出现:单任务上限看模型,多任务瓶颈却卡在人的注意力。Super-agent 要破的正是这道坎。
一个调度中心,一群干活的"手"
核心是一套双层分工:常驻前台的 Router 管交互、分派任务,轻量模型即可顶;每个任务一个上下文隔离的 Worker,用最强模型并行跑,做完回传 Router。再配上事件驱动、存算分离和 Watchdog 监督,卡住的任务会被自动检测修复。压测约 300 条消息夹 20 项请求,P50 12.4 分钟、P95 15.7 分钟,单 Session 方案 P95 达 29.5 分钟。
成本更狠——V4-Pro 每百万 token 约 1.32/3.96 美元,比 GPT-5.5、Opus 5.5 低一个量级。当并发上限从"人的注意力"变为"系统吞吐",Agent 才算走出聊天窗。
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