# DeepSeek 提出 Super-agent 架構：讓代理跨任務持續運作

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> 原作者：DeepSeekHarness (@DeepSeekHarness) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥🔥🔥🔥🔥 · 日期：2026-11-01

> 原始來源：https://x.com/DeepSeekHarness/status/2116857257245987236

## 證據與延伸閱讀

- [# DeepSeek 提出 Super-agent 架構：讓代理跨任務持續運作](https://x.com/DeepSeekHarness/status/2116857257245987236) — 一手來源 · 最後核對：2026-11-01 · 支持主張：文章提出 Super-agent 架構、描述其模組與原型狀態，並報告採用合成工作負載的初步實驗結果及限制。

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## 中文摘要

# DeepSeek 提出 Super-agent 架構：讓代理跨任務持續運作

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![使用者將訊息交給 Router；Router 將工作分派給三個 Worker，Worker 執行任務後回報狀態。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected28-deepseek-20261101-01a197c1/deepseek-superagent-design/v2/overview.png)
> 圖中以箭頭呈現使用者、Router 與 Worker 群組的訊息分派及狀態回報；這是文章提出的架構，不代表功能已普遍推出或實際效能。
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DeepSeek Harness 團隊提出一種名為 Super-agent 的代理系統設計：代理跨工作階段延續上下文，並同時處理多項任務。文章將它定位為架構構想，說明如何把工作分派、環境事件、背景任務和執行環境串在一起；部分設計已有原型，但不是 DeepSeek 正式產品。

這個設計要解決的瓶頸，是人得親自切換工作階段、記住各自進度。作者以自身經驗估計，一個人通常只能同時追蹤 3 到 5 個活躍工作階段；單一任務受模型能力限制，多任務並行則容易受人的注意力限制。只替單一工作階段加上 CLI、MCP 或外部連接器，仍無法消除同步操作阻塞、不同任務上下文混在一起，以及本機離線就停止工作的問題。

## Router 分派，Worker 執行

Super-agent 的核心是 Router 與 Worker 兩層。長期運作的 Router 接收各通道的人類訊息、維持跨任務的全局脈絡並分派工作；它不直接執行任務。每個 Worker 有隔離的上下文與執行工具，專注處理一項任務，再把狀態交回 Router，由 Router 統一回覆使用者。

這樣安排，是要兼顧上下文連續性與任務並行。若所有事件都塞進同一個工作階段，脈絡完整但工作會依序處理，任務細節也容易互相干擾；若每件事都另開工作階段，並行度提高，相關任務卻可能失去共享脈絡，使用者也會收到多個分散回覆。Router 負責統整互動，Worker 則分開執行，是作者提出的折衷方式。

![使用者透過通道與 Router 互動；Router 分派工作給 Workers，Workers 隔離上下文並執行任務後回報狀態。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected28-deepseek-20261101-01a197c1/deepseek-superagent-design/v2/inline-router-worker.png)

> Router 統整互動並將工作分派給隔離的 Workers；這是作者提出的架構設計，不是產品介面或效能圖。

## 從環境事件開始工作

系統不只等待人逐次輸入指令，也把群組訊息、電子郵件、行事曆提醒、程式碼審查留言與 CI 結果等環境事件視為觸發訊號。作者提出兩段式篩選：程式規則先依來源、群組或允許清單排除明顯不相關事件；剩下需要理解語意的候選事件，再交給模型判斷是否採取行動。

同一個 GitHub Pull Request、聊天主題或郵件串可構成一個 Thread。Router 為新 Thread 建立 Worker 後，Worker 可訂閱該 Thread；後續事件便能由程式直接送到訂閱者，減少每次都經過 Router 轉發的步驟。若多個 Worker 訂閱同一 Thread，它們會收到相同事件，並有機會自行察覺共享工作環境中的衝突；跨任務協調仍由 Router 負責。

## 上下文像快取一樣管理

事件持續湧入時，上下文視窗有限。文章把它比作快取：把近期可能用到的相關內容直接放進上下文（Inline），超出長度或較少使用的內容則留在外部，只放摘要或引用，需要時再讀取（Spill）。Router 也可沿著 Trigger、Thread 與 Worker 之間的識別碼逐層找回相關資訊，這套按需回溯方式稱為 Chain of Recall。

另一項設計是「推測式執行」：代理可根據環境訊號，在背景先調查問題或草擬回覆；有用的結果再交付，無用的工作則丟棄。文章舉例，DeepSeek Harness 的內部使用者群組設定了「安靜地重現並修復」政策：收到問題或方案討論後，代理先在背景重現並尋找修正，只有確認問題並找到簡單修復才回報。這是作者描述的內部使用情境，不表示所有討論都會自動形成已完成修復。

## 對話可繼續，工作在背景執行

傳統同步工具呼叫會讓工作階段等到工具完成才繼續。文章提出非同步 ReAct 流程：`start()` 立即回傳已開始，工作在背景執行，完成後再以新事件回傳結果；必要時可用 `stop()` 結束執行中的背景命令。如此一來，代理可以在耗時工作尚未完成時接收新訊息。文章指出 DeepSeek Harness 已實作這種非同步任務機制，但尚未預設啟用。

不同通道也應採用不同回覆方式：即時聊天保持簡短，GitHub、電子郵件與文件則可依慣例提供較完整、結構化的內容。這是設計建議，並非所有通道都已具備相同功能。

## 雲端運算，保留原有執行環境

文章把運算、工作階段狀態與執行環境拆開。Agent Loop 可在雲端運作，工作階段狀態存於持久化資料庫；程式碼庫、本機檔案、工具鏈等執行環境則留在原處，由輕量 daemon 按需執行命令並回傳結果。作者稱此做法支援 BYOM（Bring Your Own Machine），也支援雲端機器與按需建立的運算環境。

持續在線還需要獨立的 Watchdog。它除了監看 API 錯誤、狀態恢復等基礎設施問題，也要判斷 Worker 是否仍有實質進展，或已陷入無效迴圈、偏離目標。這是文章提出的架構模組；作者同時指出，雲端 Agent Loop 連接存有私有程式碼與憑證的端點，會帶來信任、提示注入與憑證暴露風險，代理需要能使用憑證但不把憑證送進模型上下文的方法。

## 初步實驗的結果有明確邊界

文章比較四種工作排程設計，每種各跑 5 次。工作負載是合成訊息流，每次約 300 則訊息、其中約 20 項工作請求；程式工作由只消耗時間的工具模擬，因此測的是排程與協調，不是實際寫程式的能力。作者也稱實驗環境經過簡化，結果只能作為初步參考。

在這組測試中，Super-agent 的任務完成時間中位數／第 95 百分位數為 12.4／15.7 分鐘；使用中性提示詞的單一工作階段加子代理工具為 20.4／29.5 分鐘。Super-agent 每次執行的快取讀取 token 數也較高，為 23.2M；中性提示詞的單一工作階段則為 6.1M。這些數字呈現該合成工作負載中的速度與 token 用量取捨，不能直接當成真實開發效率的比較。

## 作者列出的未解問題

文章將 Router 分片時機、Worker 之間何時直接協作、長期記憶、使用者如何管理不再對應單一工作階段的任務，以及跨代理的安全協作都列為待探索事項。作者特別指出，雲端服務與端點彼此信任是目前設計的假設；若雲端代理遭入侵或被提示注入操控，連接的端點可能受影響。隔離不同組織的上下文後，代理之間如何在不同權限邊界下安全可靠地溝通，也仍未解決。

因此，這篇文章適合視為 DeepSeek Harness 團隊提出的系統架構方案與初步實驗紀錄。文中連結的 `dsh-superagent-prototype` 用於驗證技術方向，作者明確說明它不是 DeepSeek 官方產品。

![文章封面：《Exploring Super-agent Design: Towards a More Autonomous Agent System》，以通往光亮空間的人物呈現自主代理主題。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected28-deepseek-20261101-01a197c1/deepseek-superagent-design/v1/media-0-r2Url.jpg)

> 文章封面：《Exploring Super-agent Design: Towards a More Autonomous Agent System》，以通往光亮空間的人物呈現自主代理主題。

![Super-agent 整體架構；標記  2  至  6  對應文章第 2 至第 6 節。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected28-deepseek-20261101-01a197c1/deepseek-superagent-design/v1/media-1-r2Url.jpg)

> Super-agent 整體架構；標記 [2] 至 [6] 對應文章第 2 至第 6 節。

![計算、持久狀態與執行環境分離：雲端 Agent Loop 透過 endpoint daemon 按需連接不同執行環境。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected28-deepseek-20261101-01a197c1/deepseek-superagent-design/v1/media-2-r2Url.jpg)

> 計算、持久狀態與執行環境分離：雲端 Agent Loop 透過 endpoint daemon 按需連接不同執行環境。

![Chain of Recall：每個被回憶的物件會帶入下一跳物件的 ID，讓脈絡沿參照逐步展開。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected28-deepseek-20261101-01a197c1/deepseek-superagent-design/v1/media-3-r2Url.jpg)

> Chain of Recall：每個被回憶的物件會帶入下一跳物件的 ID，讓脈絡沿參照逐步展開。

![四種設計的工作請求累計到達量與完成量比較；數據為五次執行的平均，訊息間隔與工作耗時縮放為四分之一，模型呼叫時間未縮放。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected28-deepseek-20261101-01a197c1/deepseek-superagent-design/v1/media-4-r2Url.jpg)

> 四種設計的工作請求累計到達量與完成量比較；數據為五次執行的平均，訊息間隔與工作耗時縮放為四分之一，模型呼叫時間未縮放。

![Speculative execution 範例：群組仍在討論解法時，Super-agent 已在背景開啟修復 Pull Request。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected28-deepseek-20261101-01a197c1/deepseek-superagent-design/v1/media-5-r2Url.jpg)

> Speculative execution 範例：群組仍在討論解法時，Super-agent 已在背景開啟修復 Pull Request。

![代理監看公開群組訊息，無須被 @ 提及也能自行找出問題根因並開啟 Pull Request 修復。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected28-deepseek-20261101-01a197c1/deepseek-superagent-design/v1/media-6-r2Url.jpg)

> 代理監看公開群組訊息，無須被 @ 提及也能自行找出問題根因並開啟 Pull Request 修復。

![相同任務跨 IM 群組對話與 GitHub Pull Request 審查持續進行。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected28-deepseek-20261101-01a197c1/deepseek-superagent-design/v1/media-7-r2Url.jpg)

> 相同任務跨 IM 群組對話與 GitHub Pull Request 審查持續進行。

![雙層架構：Router 層負責路由與外部互動，多個隔離的 Worker Session 並行執行任務。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected28-deepseek-20261101-01a197c1/deepseek-superagent-design/v1/media-8-r2Url.jpg)

> 雙層架構：Router 層負責路由與外部互動，多個隔離的 Worker Session 並行執行任務。

![傳統同步 ReAct 與非同步 ReAct 比較：非同步呼叫立即回覆 Started，背景工具執行時仍可回應新訊息。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected28-deepseek-20261101-01a197c1/deepseek-superagent-design/v1/media-9-r2Url.jpg)

> 傳統同步 ReAct 與非同步 ReAct 比較：非同步呼叫立即回覆 Started，背景工具執行時仍可回應新訊息。

![不同 Trigger 到達速率下，Router Session 的批次大小、每次請求耗時與每項決策平均推論時間。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected28-deepseek-20261101-01a197c1/deepseek-superagent-design/v1/media-10-r2Url.jpg)

> 不同 Trigger 到達速率下，Router Session 的批次大小、每次請求耗時與每項決策平均推論時間。

![Thread 範例：同一 IM 主題或 GitHub Pull Request 下的連續 Triggers 形成一條 Thread。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected28-deepseek-20261101-01a197c1/deepseek-superagent-design/v1/media-11-r2Url.jpg)

> Thread 範例：同一 IM 主題或 GitHub Pull Request 下的連續 Triggers 形成一條 Thread。

![訂閱與直通：Thread 首個事件經 Router 建立已訂閱的 Worker，後續事件直接送往該 Worker。](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/local-curation-v2/local-curation-selected-selected28-deepseek-20261101-01a197c1/deepseek-superagent-design/v1/media-12-r2Url.jpg)

> 訂閱與直通：Thread 首個事件經 Router 建立已訂閱的 Worker，後續事件直接送往該 Worker。

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