觀點網訊：DeepSeek Harness團隊發表技術文章《Super-agent設計探索：邁向更自主的Agent系統》，介紹該公司正在探索的Super-agent架構。Super-agent目前仍是一套面向工程實踐的架構探索，部分設計已通過開源原型實現，尚非DeepSeek正式推出的獨立產品。

DeepSeek已基於DeepSeek Harness構建了一套內部Super-agent實例，並將其用於日常研發協作。當團隊成員在羣聊中反饋軟件問題時，即使沒有人主動@AI，它也能識別潛在缺陷，在後臺嘗試復現問題、尋找修復方案，並直接提交GitHub Pull Request，等待開發人員審查。

同一項開發任務還能在羣聊和GitHub之間連續推進，Agent能夠理解前後要求變化並調整執行方向。該架構可跨平臺協作、並行處理多個複雜任務，並實現24小時在線運行。

按照DeepSeek的設想，未來的AI Agent將不再侷限於單個聊天窗口，而是能夠持續在線、同時處理多項任務，並根據外部環境變化主動採取行動。

文章披露的測試結果顯示，Super-agent的任務完成時間p50為12.4分鐘，p95為15.7分鐘；採用中性提示詞的傳統單Session方案，p95則達到29.5分鐘。

測試還顯示，取消事件直通機制後，Router需要做出的決定增加約30%，總緩存讀取量從2323萬增加至3177萬Token，增幅約37%。當事件到達速率從每分鐘約1條升至40條時，Router可以通過批量處理提高吞吐量，單次請求耗時從2.5秒增加至3.9秒。

文章同時提到，一個人通常只能同時跟進3到5個活躍Session。