DeepSeek 发布 Super-agent 架构提案，用 Router 调度多个编码智能体
DeepSeek Proposes Super-Agent Architecture to Automate AI Coding Workflows
DeepSeek Harness 团队于 10 月 31 日发布技术提案《Exploring Super-agent Design: Towards a More Autonomous Agent System》，提出用中心 Router 把任务分发给并行执行的 Worker 智能体，以减少开发者逐个管理编码会话的负担。模拟实验中该架构的 95 分位任务完成时间为 15.7 分钟，单会话方案为 29.5 分钟；每次运行约 300 条消息、约 20 个任务请求，每种配置测试 5 次，且任务负载为合成数据、编码任务由耗时工具模拟，测的是调度与协调能力而非写码能力。DeepSeek 同时在 GitHub 以 MIT 许可开源研究原型 dsh-superagent-prototype，支持单个仓库并可选监听飞书消息，并说明该原型并非官方产品、与内部实现不同，还提示了提示词注入和凭证泄露等安全风险。
推荐理由
AI 评分 64
DeepSeek 公开了多智能体调度架构的设计与模拟实验数据，并附上 MIT 许可的原型代码，可供关注编码智能体编排的读者参考。
主题
正文 · AI 翻译
中国人工智能公司DeepSeek于10月31日发布了一项关于“超级智能体”（super-agent）架构的技术提案，该架构旨在以有限的人工干预协调多个人工智能智能体。这份题为《Exploring Super-agent Design: Towards a More Autonomous Agent System》的提案由DeepSeek Harness团队在其官方微信公众号上发布。
文章概述了一种减少开发者管理单个AI编码会话所耗时间的方法。DeepSeek估计，一个人通常可以同时监管三到五个活跃的智能体会话，这使得人的注意力成为部署多个AI助手的制约因素。
所提出的架构将协调与执行分离。一个名为Router（路由器）的中心智能体接收消息，并将工作分发给独立的智能体，即Worker（工作智能体），后者并行执行任务并报告结果。Router负责处理用户交互，而Worker执行分配的任务。
该系统还被设计为能够响应消息和代码更新等事件，而无需为每项任务提供明确指令。DeepSeek描述了一个示例：智能体检测到群聊中报告的软件缺陷，尝试复现并修复该缺陷，并提交一份拟议的代码更改供人工审核。
在模拟实验中，DeepSeek的超级智能体架构记录的第95百分位任务完成时间为15.7分钟，而使用中性提示词和子智能体工具的单会话方案为29.5分钟。
该实验每次运行涉及约300条消息，其中包括约20个工作请求，每种配置测试五次。DeepSeek表示，工作负载为合成数据，编码任务通过一个消耗时间的工具进行模拟。测试衡量的是调度与协调能力，而非系统编写或修复代码的能力。
该提案发布之际，AI开发者正在扩展编码助手。Anthropic的Claude Code和OpenAI的Codex是旨在处理日益复杂的软件开发任务的工具之一。
DeepSeek还在GitHub上以MIT许可证发布了一个开源研究原型dsh-superagent-prototype。该原型支持单个GitHub仓库，并可选监听工作场所协作平台飞书上的消息。
该公司表示，公开的原型并非官方产品，与其内部实现不同。技术文章中的一些架构理念仍属于未来发展方向，并未在已发布的代码中实现。
DeepSeek还承认了与连接外部服务的自主智能体相关的安全和隐私风险，包括提示词注入和潜在的凭证泄露。该公司将公开代码描述为研究原型，而非生产就绪的软件。