DeepSeek 团队：Super-agent 设计探索（迈向更自主的 Agent 系统）

DeepSeek 产品部与 Harness 团队发布技术长文，探讨下一代 AI Agent 的形态：Super-agent（超级 Agent）：mp.weixin.qq.com

文章从日常痛点切入：现在的 Agent 几乎都以单个聊天窗口为核心，窗口之间彼此隔离，同时推进几件事就得反复切换，还要用脑子记住每个窗口的进度，人的注意力成了最大瓶颈。再叠加“执行耗时卡死、交代多了上下文混乱、关机就罢工”这些问题，单任务的上限取决于模型，多任务的上限则完全受限于人。

团队据此提出四条标准：连续、高效、主动、持久，并用五个模块来落实：双层架构，前台常驻总调度只负责理解意图和沟通，后台专职 Worker 各自隔离、专心干活，职责划分固定下来，不靠提示词去求模型自觉；事件驱动，快慢双通道过滤消息、订阅直通绕过中转、内联与溢出管理窗口、以及“先悄悄跑起来”的投机执行；面向人的交互，把一问一答升级为随时可插话的全双工，并按群聊、邮件、代码平台调整表达密度；计算、状态与环境分离，大脑上云常驻，本地只留一双手；最后是“watchdog”，以外部监工的视角定时巡检，防止模型陷入死循环或跑偏目标。

实验颇具说服力：近 300 条消息流中夹着 20 件真活，Super-agent 的任务完成时间中位数为 12.4 分钟，95% 在 15.7 分钟内收尾，而传统单窗口方案耗时接近半小时。

结尾坦诚列出未解难题：规模再放大如何切分、抛弃聊天框后界面该长什么样、跨组织的安全与提示词注入风险。核心判断很明确：当模型足够聪明，限制生产力跃迁的，是人的注意力和单窗口的组织方式。