DeepSeek Harness團隊在10月31日晚上發佈了一篇文章，標題為《Super-agent設計探索：邁向更自主的 Agent 系統》，文章裡提出了這樣一個概念：Super Agent。
同時他們也在GitHub上開源了Super Agent的原型dsh-superagent-prototype，以供開發者參考。
所謂Super Agent，它就相當於一個記憶力超群、24小時線上、永遠不摸魚偷懶的同事。
你之前交代過什麼，即使到下一個任務裡，它依然能夠記得。還能在各種聊天軟體、郵件和GitHub等不同的地方，執行同一項工作。
“主動”是Super Agent的核心關鍵詞，有些事情不一定非得等到你開口命令它，它才會去幹活。
比如看到群裡有人報Bug，那怕沒人艾特Super Agent，它也能先去看看問題出在那，能修就直接動手。
Anthropic此前推出的Claude Duet，雖然還處於預覽版，但是它也會主動看郵件和日曆，早上給你一份簡報，平時發現重要事情再來找你。
Agent不該一直等你開口，Super Agent和Duet的共同點都是如此。
但“主動”並不意味著刷存在感。
一個真正好用的Super Agent，不僅要知道什麼時候該主動找你，更要知道那些事可以自己處理，什麼情況才允許打擾你，什麼時候應該保持安靜。
它知道該幹什麼，也知道什麼時候別煩你。
Super Agent和普通Agent的區別就在於，前者像是正式員工，後者更像是一個臨時工。
你交代給普通Agent一件事，它會開始查資料、寫程式碼、給結果。
當你下次有別的事，即使你叫來的還是它，它又要從查資料開始幹起。就算普通Agent把所有事情都經歷一遍，可是到了最後，還是只有你自己知道所有任務的全貌。
因為每個任務都是一個獨立的會話（Session），Session之間互不相通。普通Agent在A Session裡得出的結論，B Session裡的他根本不知道。只有你自己才知道整個任務的全貌。
可DSH團隊觀察到，一個人的精力有限，通常只能同時跟進3到5個這樣的活躍Session。所以問題不只是Agent夠不夠聰明，你能同時盯住幾個Agent也是提升模型工作效率的重點。
那如果讓一個員工同時做所有事呢？
DSH認為這樣也不現實。普通Agent一邊修Bug，一邊寫報告，還要不斷回消息，輸出速度必然會變慢，更可怕的是幾件任務的細節也容易混在一起，導致最後的結果驢唇不對馬嘴。
Super Agent要解決的第一件事，就是分配兩種角色。
一種叫Router，可以理解為項目主管。他負責聽需求、記背景、看全域，再決定任務交給誰，但不親自去做具體執行。
另一種叫Worker，就是真正幹活的員工。每個Worker只領一項任務，在自己的獨立空間裡完成，修Bug的專心修Bug，寫報告的專心寫報告，幾個人可以同時開工。
有句話聽起來挺扯的，可事實就是這些分工不同的Worker，它們的“人格”也是不同的。有些好溝通，有些極難溝通。
所以在Super Agent這裡，你只需要跟最好溝通的項目主管打交道，不必挨個跟每個Worker溝通。
看到這裡，你可能會問：這不就是主Agent帶著幾個子agent嗎？前幾天Anthropic剛剛發文章，標題叫《建構Agent》，核心就是說弄一堆子Agent不如單個Agent效率高。
事實上兩者截然不同。
負責統領子Agent的主Agent，它的任務非常繁重，包括深入理解任務細節、規劃子任務、高頻協調，所以它的推理負擔很重。同時子Agent每一步都需要耦合，所以就需要主Agent頻繁協調。
Router根本不考慮那些，它只管“這活我應該推給誰”，Worker之間上下文隔離、彼此獨立，靠訂閱同一個Thread感知衝突。
所以從產品邏輯上來說，Super Agent跟子Agent完全是兩碼事。
Super Agent干的第二件事是，沒人專門下命令時，它怎麼主動去幹活？
DeepSeek的做法讓它留意工作環境裡的動靜。
任何動靜都可能成為一個“觸發器”（Trigger），Super Agent一旦察覺有動靜了，就會立刻進入工作狀態。
任務派出去之後，後續溝通也不必一直經過主管。比如Worker已經開始修某個Bug，那麼這個話題下面的新評論，就會直達Worker。
就像維修師傅接單以後，你會直接把問題報給維修師傅，不用再讓客服轉述一遍。
DSH的文章中有個案例，開頭也提到了，群裡有人說：“這個項目有BUG。”沒人艾特Agent，但這句話進入系統後，先經過規則過濾，再由模型判斷它符合團隊提前寫好的“靜默復現並修復”策略。
項目主管把任務交給一個Worker，Worker在自己的獨立空間裡復現問題、尋找原因、嘗試修復。沒復現出來，或者發現修復很複雜，它就保持安靜。如果確認問題並找到簡單方案，就提交一份PR，最後交給人驗收結果。
後續有人在GitHub評論裡要求換個修法，Worker也能從原來在聊天軟體的場景裡換到GitHub上面接著做。
DeepSeek文章裡展示的內部實例，就是這樣在群聊和GitHub之間連續推進任務，甚至在無人艾特的情況下主動提交修復程式碼的申請。
除了看聊天軟體裡的消息以外，Super Agent還會觀察所有能看到的資訊，比如收到一封新郵件、日程有變化、程式碼自動檢查沒通過。
但是群聊裡大部分消息都是閒聊，絕大多數跟Super Agent沒關係。如果每條都讓模型讀一遍，又慢又貴。
所以DeepSeek給Super Agent加了兩道篩網。
第一道是提前定好的規則：那些群能看、那些人或機器人的消息算數、那些來源直接忽略。
第二道交給模型判斷：剩下的候選消息，這句話是隨口吐槽，還是真有一個需要處理的問題？
這類需要理解語義的判斷，規則沒辦法寫出來。好在的是，第二道篩網是用自然語言寫的，想改策略，改一句提示詞就行。
只有兩道都通過了，項目主管才會派任務。
Super Agent另一大特點是把工作放到後台，先告訴你“已經開始做了”，做完再把結果送回來。這期間，你仍然可以補充要求、叫停，或者安排下一件事。
DeepSeek稱，這一非同步任務機制已經在DSH中實現，但尚未默認開啟。
你去餐廳點菜，點完之後服務員也不可能站在灶台前等菜炒完，他會回來繼續招呼其他客人，等菜做好了他才去端上來給你。
還有一個事，DeepSeek認為Agent是要持續幹活的，所以Super Agent更是要一直線上、持續工作。可是幹活久了，上下文就會太長，Agent很容易出錯。
因此DeepSeek把Agent的“大腦”、任務記錄和實際操作的電腦分開。
大腦可以在雲端工作，任務記錄單獨保存，程式碼和檔案仍留在原來的電腦上。這樣，某台雲端機器重啟了，記錄還在。需要操作你的電腦時，再遠端連接過去。
同時，DeepSeek還給Super Agent安排了一個Watchdog（看門狗）。
普通的監控只能看Agent有沒有當機，Watchdog還要看任務有沒有進展、方向有沒有跑偏。
就像店長巡店，不只是看灶台的燈亮沒亮，還要看廚師放了幾克鹽、煮了多長時間。
不過，GitHub上的dsh-superagent-prototype還不能被當成Super Agent的“完全體”。DeepSeek表示，它只是研究原型，不是正式產品。目前主要面向一個GitHub倉庫，也可以選擇接入飛書，文章裡的一些設計還沒有實現。
GitHub原型的說明文件裡，有這麼一句話：儘可能少佔用人的注意力，儘可能多地提供價值。
DeepSeek把每一條消息、每一次通知、每一個問題、每一個設定項，都看成一種注意力成本。不能提供足夠價值，就應該刪掉。
原型還明確規定，Agent工作時保持安靜，只有結果可用、需要人做決定，或者任務無法完成時，才再次開口。
這跟過去網際網路產品的邏輯幾乎是反著來的。
以前做產品，往往希望你多打開。Super Agent要做的是幫你把事情處理掉，讓你少打開。
一個真正好用的Agent，不應該把20條群消息總結成另外20條通知，再讓你逐個確認。它應該先把大部分事情做完，你只需要做那個非你不可的決定。
所以，Super Agent主動性的核心不是“多說話”，是它知道什麼時候不該打擾你。
DeepSeek文章裡有個“靜默復現並修復”的例子。
Agent可以先在後台復現Bug、尋找修複方案，但只有確認問題並找到簡單方案後才交付結果，否則全程保持安靜。
換成一個普通Agent，可能剛看到消息就先回一句“收到，我正在分析”，十分鐘後發來一段過程，半小時後再告訴你沒復現。
是，這個普通Agent很忙，我看著都累，可你也確實被它折騰了半天。
可Agent產生的資訊，其實不等於Agent提供的價值。Super Agent就是在重新定義人跟AI之間的關係，人不應該給AI當秘書。
DeepSeek反覆強調一個概念，Session該由系統在背後管理，使用者不應該為它操心。
文章提到“從這個角度看，讓使用者手動管理Session，在很大程度上是從底層LLM API延續下來的設計慣性”。這句話的意思是，會話並不是正確的產品形態，它只是早期大模型API留下的習慣。
既然使用者真正想管理的是任務，那就應該讓系統自己去管會話，人只需要看事情有沒有辦完。
有了Super Agent，你就不用每天特意打開某個AI應用，它只要在群裡、程式碼倉庫和郵件裡，就能自己工作。
當然，Agent越主動，它的邊界感也就越重要。
DeepSeek的Super Agent有這樣一條規則：Super Agent只在被請求時，或者書面規則允許時行動。沒有人直接要求的任務，需要團隊預先寫下規則。
這就像你新招了一個員工，剛開始，你讓他先寫方案，你得先過一遍。只有確認他理解任務以後，才慢慢放權給他。那些結果要審批、那些操作必須停下來問人，都得提前講清楚。
Anthropic的Duet也是同樣的思路。它可以自己讀資訊、起草回覆、準備工作，但傳送消息、付款、簽署檔案、刪除內容之前，必須等人批准。
它每天早上主動提供簡報，每隔幾小時檢查一次，避免後台任務把額度快速燒完。
“閉嘴”不是能力不夠，恰恰是一種更高級的產品能力。它是一種克制，沒有結果時不播報過程，沒有權限時不擅自行動，沒有必要時不製造新消息。
而克制，也是梁文鋒的關鍵詞。在此前的投資者交流會上，梁文鋒說：“你越克制，越有可能做成AGI。”
不過有一點必須要提醒。Super Agent是在用更多的token，換人的時間與注意力。
DeepSeek表示，多Session設計會帶來更多token消耗。Duet的晨報和後台檢查，同樣會佔用使用者的套餐額度。 (字母AI)