Super Agent
DeepSeek 开源的团队级 AI 编程系统，运行在 DeepSeek Harness 之上，通过 GitHub 和飞书接收任务，由 AI Agent 执行代码修改并回传结果
核心事实
时间轴 (近 90 天)
据B站UP主的拆解，Super Agent的演示案例集中在群聊、GitHub、邮件、CI等场景。
Super Agent的Router被刻意设计为不能自己执行任务，以避免调度者瓶颈。
DeepSeek开源了一套名为Super Agent（超级智能体）的新架构，包含Router（调度员）和Worker（执行者）两种角色。
Super Agent的Router/Worker分工提供了可扩展的骨架，但由于第二类Worker（手机APP）的缺失，它对普通用户的日常工作目前仍然够不着。
多Agent协作的架构设计（如Super Agent的Router/Worker分工）与真实世界界面的操作能力是两条独立战线，后者仍处于早期探索阶段。
Super Agent的能力边界取决于目标系统是否提供程序化调用接口（API、命令行等），而非模型能力本身。
Super Agent采用事件驱动的输入方式，将群聊消息、代码审查评论、CI运行结果、邮件提醒等统一称为Trigger。
Super Agent通过为Trigger、Thread、Work Session赋予唯一ID并构建引用图，实现链式召回，支持按需检索历史信息。
Super Agent引入投机执行机制，在结果未被采用前后台提前尝试任务，失败则静默不输出。
在上下文管理中，Super Agent采用Inline和Spill策略：Inline将近期常用信息直接放入上下文窗口，Spill将超长内容留在窗口外仅保留摘要和ID。
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全部知识事实 (20)
Super Agent架构采用Router Agent与Worker Agent的两级结构，Router Agent作为用户入口负责协调，Worker Agent负责执行任务。
75%部分验证DeepSeek开源了一套名为Super Agent（超级智能体）的新架构，包含Router（调度员）和Worker（执行者）两种角色。
65%待验证Super Agent架构的代价是更多会话意味着更多Token消耗。
60%待验证DeepSeek Harness团队公开了SuperAgent设计文章和GitHub仓库，采用MIT许可证，明确标注为研究原型。
60%待验证Super Agent的Router被刻意设计为不能自己执行任务，以避免调度者瓶颈。
50%待验证多Agent协作的架构设计（如Super Agent的Router/Worker分工）与真实世界界面的操作能力是两条独立战线，后者仍处于早期探索阶段。
50%待验证Super Agent的Router/Worker分工提供了可扩展的骨架，但由于第二类Worker（手机APP）的缺失，它对普通用户的日常工作目前仍然够不着。
50%待验证据B站UP主的拆解，Super Agent的演示案例集中在群聊、GitHub、邮件、CI等场景。
50%待验证Super Agent的能力边界取决于目标系统是否提供程序化调用接口（API、命令行等），而非模型能力本身。
50%待验证在上下文管理中，Super Agent采用Inline和Spill策略：Inline将近期常用信息直接放入上下文窗口，Spill将超长内容留在窗口外仅保留摘要和ID。
50%待验证Super Agent通过为Trigger、Thread、Work Session赋予唯一ID并构建引用图，实现链式召回，支持按需检索历史信息。
50%待验证Super Agent引入投机执行机制，在结果未被采用前后台提前尝试任务，失败则静默不输出。
50%待验证Super Agent采用事件驱动的输入方式，将群聊消息、代码审查评论、CI运行结果、邮件提醒等统一称为Trigger。
50%待验证代码中 Router 主绘画有 14 个应用工具，但没有 Write、Edit、Blob、Grab 工具，也没有 Subagent。
50%待验证实验表明一轮约 300 条消息中只有 20 条是工作请求，经过三道筛选后绝大多数噪音未进入模型。
50%待验证在消息进入 Agent 系统前，先用程序化规则筛来源，再用策略筛授权，最后才由模型判断是否为工作请求。
50%待验证Super Agent 的设计第一原则是“用最少的人类注意力换最大的价值”。
50%待验证在合成实验（每种方案跑 5 次）中，任务完成时间的第 95 百分位从 29.5 分钟降至 15.7 分钟。
50%待验证Worker 报告 Ready 不代表任务结束，有 PR 的工单需等 PR 合并或关闭才算结束。
50%待验证该实验仅测量调度和协作效率，不测量代码质量。
50%