DeepSeek开源Agent架构

DeepSeek Harness团队公开了Super-agent的架构设计，并开源研究原型，探索让Personal Agent更自主地参与日常工作。 目前，公开原型主要面向单个GitHub仓库，可选择接入飞书，部分设计尚未实现。 这次想解决的是让AI在没人@、下指令的情况，自己发现Bug，并主动在后台尝试复现、定位和修复，再提交代码修改请求，等待人审查。 它可以持续关注工作群消息，跨平台协作、并行推进多个复杂工作，减少人类在多个会话之间的协调负担，甚至24小时运行。

Super-agent提供的是一种系统的创新，把经典计算机系统思想应用到了Agent系统当中，比如多Agent分工、事件触发、异步执行等等。 它解决的是，当AI能干的活越来越多，人被迫在不同任务之间来回切换，越来越像AI的项目经理的当下，而人的注意力反而成为了harness的瓶颈。 DeepSeek这套Agent架构，通过调度和执行分开的双层结构、订阅机制、事件驱动机制、异步执行和独立的Watchdog等设计，让AI可以持续参与工作，减少人类注意力负担。

DeepSeek正在扩大资金储备、补充算力与人才，并把模型能力推向更多使用场景，包括部署AI芯片、与华为合作开发编程基础设施、投资机器人AI初创公司等，并扩充工程团队和产品团队，整合团队为产品部，同时更新模型能力。 Super-agent展示了DeepSeek对下一步的设想——为减少人类注意力做进一步的努力。 但这套设计仍需要真实场景的检验：能否稳定完成工作、控制运行成本，并真正节省人的时间，将决定它能走多远。