DeepSeek開源自主任務調度原型
DeepSeek 甩出 Super-agent：AI 從"等人派活"變成"自己找活幹"AIbase基地發佈於AI新聞資訊 · 1 分鐘閱讀 · Nov 2, 20264DeepSeek Harness 團隊在公眾號發佈技術長文《Super-agent 設計探索：邁向更自主的 Agent 系統》，並開源原型 dsh-superagent-prototype（MIT 協議）。官方點明這是工程向的研究原型，而非現成產品。但文中一幕很抓人——內部已跑著的實例參與缺陷復現、代碼審查，連群裡沒人 @ 它也能嗅出潛在 bug、後臺復現。
卡住多任務的，是人不是模型主流 Agent 至今以單個 Session 為單位，會話彼此割裂。人想並行幾件事，只能反覆切窗口、記上下文。團隊觀察到，一個人通常只跟得住 3 到 5 個活躍會話，於是怪圈出現：單任務上限看模型，多任務瓶頸卻卡在人的注意力。Super-agent 要破的正是這道坎。一個調度中心，一群幹活的"手"核心是一套雙層分工：常駐前臺的 Router 管交互、分派任務，輕量模型即可頂；每個任務一個上下文隔離的 Worker，用最強模型並行跑，做完回傳 Router。再配上事件驅動、存算分離和 Watchdog 監督，卡住的任務會被自動檢測修復。
壓測約 300 條消息夾 20 項請求，P50 12.4 分鐘、P95 15.7 分鐘，單 Session 方案 P95 達 29.5 分鐘。成本更狠——V4-Pro 每百萬 token 約 1.32/3.96 美元，比 GPT-5.5、Opus 5.5 低一個量級。當併發上限從"人的注意力"變為"系統吞吐"，Agent 才算走出聊天窗。DeepSeekHarnessdsh-superagent-prototypeSuper-agent自主Agent
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