Команда DeepSeek Harness опубликовала описание своего проекта, который они назвали Супер-агент. Этот агент спроектирован как постоянно действующая система, которая одновременно продвигает несколько задач, самостоятельно ищет работу и восстанавливается после сбоев. Соответствующий исследовательский прототип был выпущен на GitHub под лицензией MIT, как сообщили китайские технологические СМИ.
Репозиторий dsh-superagent-prototype представляет собой пакет проактивного кодирующего агента, предназначенного для работы с одним репозиторием GitHub в рамках экосистемы DeepSeek Harness. Агент отслеживает активность в GitHub, а также опционально в Feishu. Когда авторизованный пользователь запрашивает выполнение задачи, агент создает рабочий элемент, обрабатывает его в своей сессии и каталоге, а затем отвечает в исходном диалоге, например, через создание запроса на слияние (pull request).
В сопроводительной документации подчеркивается, что данный код является исследовательским, а не официальным продуктом DeepSeek, и некоторые концепции, описанные в документе, еще не реализованы.
Архитектура системы
Основная концепция построена на двухслойной архитектуре. Сессия маршрутизатора (Router) принимает всю человеческую активность из разных каналов, но сама не выполняет работу и может даже не иметь инструмента Bash. Задачи делегируются изолированным сессиям рабочих агентов (Worker), которые выполняют работу параллельно, используя полный набор инструментов, и отправляют отчеты обратно Маршрутизатору, минуя общение с пользователями.
Каждый Рабочий агент подписывается на интересующие его ветки, такие как обсуждение в чате или запрос на слияние, что позволяет последующим событиям поступать непосредственно к нему, не проходя через Маршрутизатор. Система функционирует на основе событий: триггерами выступают сообщения в чатах, электронные письма, комментарии к обзорам и результаты непрерывной интеграции (CI), которые сначала фильтруются детерминированным кодом, а затем моделью.
Команда также разделила состояние агента и среды выполнения, чтобы агент мог оставаться активным в облаке, взаимодействуя с локальными машинами пользователя. Дополнительно используется внешняя сессия Наблюдателя (Watchdog), которая контролирует, добиваются ли Рабочие агенты реального прогресса. В внутренней группе пользователей команда установила правило: экземпляр должен молча воспроизводить заявленные ошибки и сообщать о них только после того, как найдет простое решение, иногда открывая запрос на слияние до того, как кто-либо отметит проблему.
В ходе предварительных испытаний на синтетических нагрузках, включавших около 300 сообщений и примерно 20 запросов на работу, Супер-агент завершил половину задач за 12,4 минуты, а 95% — за 15,7 минут. Эти показатели превзошли результаты, достигнутые одной сессией с инструментом под-агента, хотя и потребовали больше кешированных токенов. Без прямого направления последующих событий к Рабочим агентам решения Маршрутизатора увеличились примерно на 30%, а пакетная обработка при высокой нагрузке снизила время вывода одного решения Маршрутизатора с 6,4 секунд до 1,6 секунды. Команда назвала эти результаты предварительным ориентиром.
Среди нерешенных вопросов, перечисленных командой, — масштабирование Маршрутизатора, долгосрочная память, межагентное взаимодействие и риск внедрения подсказок (prompt-injection) в случае, если облачный агент получает доступ к учетным данным на локальных устройствах.
