DeepSeek Harness Team Releases Super-agent Architecture
English text is being prepared.
The DeepSeek Harness team published a technical article on its official WeChat account, proposing an Agent form and system architecture called Super-agent. Through designs including a dual-layer architecture, event-driven operation, asynchronous multi-channel interaction, storage-compute separation, and an external Watchdog, it enables the Agent to maintain context across sessions and advance multiple tasks in parallel. The architecture has four basic characteristics: continuous, efficient, proactive, and persistent, and users can interact with the same Agent through interfaces such as IM chats and GitHub comments. The team said that internal instances built on this approach are already running continuously, participating in issue reproduction and fixing, code review responses, and the iteration of DeepSeek Harness itself.
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DeepSeek has disclosed the Super-agent's dual-layer architecture and four characteristics, and provided details on how internal instances participate in code review and issue fixing.
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10月31日晚间，DeepSeek Harness团队在官方公众号发表技术文章《Super-agent 设计探索：迈向更自主的Agent 系统》。
DeepSeek表示，模型能力提升催生了新的应用形态，个人助手（Personal Agent）开始集中涌现。然而，现有主流Agent设计还难以在多任务和团队协作的规模上支撑这一模式，多任务上限取决于人的注意力。
要突破这些限制，需要打破Agent与单次手动会话的绑定，使其成为一个能跨会话保持上下文、同时推进多项复杂任务且互不干扰的连续实体。DeepSeek把这种Agent形态及其系统架构称为Super-agent。
通过双层架构、事件驱动、异步多信道交互、存算分离与外部Watchdog等思路，DeepSeek团队突破了这些限制，系统在底层接管了繁琐的会话管理与上下文同步，使人类得以从具体的执行细节进一步上移到更高层的决策与验收。
具体来说，Super-agent具备以下四个基础特征：
连续：用户可以直接在IM聊天、GitHub评论等熟悉的工作界面与它交互，感觉始终只存在一个Agent，不需要去想“Session X的上下文中是否有Y信息”。例如，用户先在IM上提出采用方案A、随后在GitHub Pull Request评论里改为方案B，它能理解并调整执行方向。
高效：交互响应迅速，同时能并行、高质量地完成多个复杂任务。无需等上一个命令或任务完成，就能接受下一条指令。
主动：无需等待用户逐条下达指令，能持续观察环境事件并主动推进值得处理的事项，不需要介入时则保持安静。
持久：始终在线、直接接入用户真实的工作环境，并在长期运行中遇到异常时自动恢复。
文章提到，目前，基于这套思路构建的内部Super-agent实例已经在持续运行，日常参与问题复现与修复、代码审查响应与DeepSeek Harness自身的迭代。当团队成员在群聊中反馈软件问题时，即使没有人主动@AI，它也能识别潜在缺陷，在后台尝试复现问题、寻找修复方案。
DeepSeek认为，在这种形态下，Agent不再只是一个被动等待指令的对话窗口，而是演进为数字环境中持续在线的自主协作者：面向个人，它可以是跨设备协助处理日常事务的个人助手；面向团队，它融入研发工作流，承接并推进具体任务。随着模型能力与底层系统架构的共同演进，这种更自主的工作方式有望成为人机协作的常态。 article_adlist[
来源：DeepSeek Harness团队微信公众号]article_adlistarticle_adlist[
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