DeepSeek开源智能体架构，AI开始指挥AI

10月31日，DeepSeek Harness团队发表《Super-agent设计探索：迈向更自主的Agent系统》，同时在GitHub开源了研究原型dsh-superagent-prototype，采用MIT许可证。这次发布的不是更大的模型，而是一套让多个AI分工协作的运行方式。

架构分两层。Router负责接收消息、拆解任务和汇总进度，是唯一直接和用户对话的角色。接到任务后，它在后台拉起多个Worker，每个Worker有独立会话和隔离的上下文，各自查资料、改代码或跑测试，做完把结果交回Router。

任务来源也变了。群聊消息、代码仓库报错、CI失败、邮件都可以作为触发信号，先由程序规则筛掉明显无关的内容，再由模型判断是否值得介入。同一主题下的事件归入一条线索，交给对应的Worker持续跟进。

DeepSeek还设计了授权机制。每个任务有一份Mandate，记录它为什么被允许执行、边界在哪里。对于未经明确请求的主动任务，原型提供off、observe、auto三种接纳模式，默认是observe，只记录判断、不真正动手。

官方README写明，这只是研究代码，不是正式产品，也不等同于内部版本。原型目前面向单个GitHub仓库，可选接入飞书；Executor以部署者的系统用户身份执行命令，工作目录限制不等于完整隔离，直接跑在存有敏感凭据的机器上有风险。