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Cheery
@cheery9998
AI时代下的个人成长记录 AI Spark联合创始人 主页: ❤️:rivanow
加入 December 2016
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DeepSeek 最近放出了一套 Super-agent 设计,我看完最大的感受是:以后我们可能不用再盯着 Agent 干活了。 现在用 Agent,经常会遇到一个很烦的问题。 单个任务做得不错,可任务一多,就要不停切 Session、补上下文、追进度。开了五六个窗口之后,最忙的反而是人。 DeepSeek 最近发了一篇 Super-agent 架构文章,讨论的就是怎么解决这件事。 它希望做出一个长期在线的 Agent:能同时推进多个任务,在群聊、GitHub、邮件之间接着干活,还能自己观察环境,发现问题后先在后台处理。 文章里有句话说得很准: 单任务的上限取决于模型能力,多任务的上限取决于人的注意力。 我把里面最值得看的内容整理成了 5 点。 1、一个 Agent 接需求,多个 Worker 同时干活 Super-agent 把工作分成了两层。 Router 负责接收消息、记住全局情况、分配任务和对外回复。 具体的工作交给 Worker。写代码、跑测试、查资料,都可以放在不同的 Worker 里同时推进,彼此不会干扰。 用公司里的分工来理解,Router 有点像项目负责人,Worker 就是具体干活的人。 你看到的还是同一个 Agent,背后可能已经有好几个任务一起跑了。 这样一来,开多少个 Session、每个 Session 里有什么,就不用再让用户操心。 2、没人 @ 它,也能先去查问题 现在大部分 Agent 都要等你说话,它才开始行动。 Super-agent 会持续接收群消息、邮件、日程提醒、GitHub 评论和 CI 结果,再判断哪些事情需要处理。 比如有人在群里说某个功能好像出了 Bug。 Agent 可以先悄悄去复现、查原因、试着修。确认确实有问题,而且修复方案靠谱之后,再出来汇报,甚至直接准备好 Pull Request。 如果没查出有价值的结果,它就不打扰大家。 这种感觉已经很接近一个靠谱同事了:平时不刷存在感,真找到问题再说话。 3、群里聊到一半,去 GitHub 还能接着干 Super-agent 会把同一个群聊话题、邮件串或者 Pull Request 当成一条连续的任务线。 第一次收到任务时,Router 会安排一个 Worker 负责。 后面只要是这件事的消息,就直接交给原来的 Worker,不需要重新判断和分配。 比如你先在群里说用方案 A,过一会儿又在 GitHub 评论里改成方案 B,它能知道你说的是同一件事,并按新方案继续做。 这点很重要。 现在很多 Agent 一换平台就像失忆,用户只能重新解释一遍。Super-agent 想把这些零散入口连起来,让任务自己连续下去。 4、后台跑任务时,还能继续接新活 现在用 Agent 跑一个耗时操作,经常要等它执行完,才能继续聊下一件事。 Super-agent 把这类工作放到了后台。 它启动任务后就可以继续接收新消息。代码跑完、测试结束或者工具返回结果,再单独通知它。 这样你不用等上一个任务完成,就能继续安排下一件事。 它在不同地方说话的方式也会不一样。 在群聊里,尽量只说结论、问题和需要确认的事项。 到了 GitHub、邮件和文档里,再把背景、修改内容和验证结果写完整。 群里不会突然刷出一大片执行日志,这个细节挺实际的。 5、电脑关了,任务也不会跟着消失 为了长期运行,Super-agent 把几个东西拆开了。 Agent 的大脑可以放在云端,会话和任务进度存在数据库里;代码、文件、工具和本地环境,继续留在原来的电脑上。 本地只需要运行一个轻量服务,负责接收命令和返回结果。 哪怕电脑暂时离线,云端的任务状态还在。等设备重新上线,它可以继续做那些必须在本机完成的工作。 系统外面还有一个 Watchdog,专门负责盯进度。 它看的不只是服务有没有崩,还会检查 Worker 是不是真的在往前推进,有没有陷入死循环,方向有没有跑偏。 发现异常后,它会尝试介入处理。 DeepSeek 还做了一组初步实验。 Super-agent 的任务完成时间,中位数是 12.4 分钟,p95 是 15.7 分钟。 作为对比,使用普通单 Session 的方案,在中性提示词下,p95 达到了 29.5 分钟。 原因也很直接。 普通 Agent 有时会自己判断“这个任务不大,我亲自做就行”,结果主会话被占住,后面的消息不断打断它。 Super-agent 直接把分工写进了系统结构里:Router 只负责协调,具体工作交给 Worker,表现会稳定很多。 当然,这套设计也有代价。 同时运行多个会话会消耗更多 Token。跨设备连接之后,权限、凭据和提示词注入的风险也会更复杂。长期记忆怎么处理,现在也没有完整答案。 还有一点需要说明:这篇文章讨论的是架构思路,并不代表这些能力已经全部上线到 DeepSeek Harness。 但我很认同它提出的问题。 我们现在花了太多时间管理 Session:这个窗口在写代码,那个窗口在查资料,还要记住谁做到哪一步。 如果这些事情能由系统接过去,用户只负责讲清楚目标、做关键决定和验收结果,Agent 才算真正开始替人分担工作。 以后理想的使用方式可能很简单: “这个问题你跟一下,有结果再找我。” 然后它自己去查、去分工、去执行,做完回来交付。 这才是我期待的 Super-agent。
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