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
时间轴 (近 90 天)
Super Agent架构的四大核心特征是连续、高效、主动、持久
Super Agent文章仍属架构探索阶段，具体实现细节与开放程度有待后续观察
Super Agent大约只花带SubAgent工具的单会话方案时间的一半
Super Agent实测P50完成时间为12.4分钟，P95完成时间为15.7分钟
Super Agent采用Thread订阅机制：Worker Agent直接订阅话题，后续回复直达Worker，不再经Router分发。
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。
Super Agent通过程序过滤（机器学习或代码规则）和模型判断两层过滤来识别需要处理的环境信息，以支持主动执行能力。
Super Agent的记忆设计包括Inline（读取近期其他相关Session的任务摘要）和Spill（把长内容留在对话窗口之外，需要时再展开）两种机制。
Super Agent的链式召回机制指Router在需要时定位Worker的具体执行细节并引用回来。
Super Agent的“一步推进”指Agent接收新需求时不打断当前流程，而是并行处理。
还有 18 条时间轴事件
全部知识事实 (20)
Super Agent架构的代价是更多会话意味着更多Token消耗。
60%待验证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。
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架构的四大核心特征是连续、高效、主动、持久
50%待验证Super Agent实测P50完成时间为12.4分钟，P95完成时间为15.7分钟
50%待验证Super Agent文章仍属架构探索阶段，具体实现细节与开放程度有待后续观察
50%待验证Super Agent大约只花带SubAgent工具的单会话方案时间的一半
50%待验证Super Agent采用Thread订阅机制：Worker Agent直接订阅话题，后续回复直达Worker，不再经Router分发。
50%待验证Super Agent通过程序过滤（机器学习或代码规则）和模型判断两层过滤来识别需要处理的环境信息，以支持主动执行能力。
50%待验证Super Agent的记忆设计包括Inline（读取近期其他相关Session的任务摘要）和Spill（把长内容留在对话窗口之外，需要时再展开）两种机制。
50%待验证Super Agent的链式召回机制指Router在需要时定位Worker的具体执行细节并引用回来。
50%待验证Super Agent的“一步推进”指Agent接收新需求时不打断当前流程，而是并行处理。
50%待验证Super Agent采用云端持续协调设计，Agent内置云端电脑，本地电脑关机不影响云端进展。
50%待验证Super Agent在主系统之外设置独立Agent Watchdog，持续运行检查任务进展、偏离目标等问题并修复。
50%待验证据UP主转述，Deepseek Harness对Super Agent架构的实测显示，在95%的情况下，Super Agent花费的时间远短于单Session的传统Agent架构。
50%待验证据UP主转述，Super Agent完成一个任务的平均用时不到16分钟，而传统架构接近30分钟。
50%待验证Super Agent 接入 GitHub 代码仓库后，团队可通过讨论区给它派活，由它组织 AI 处理并交回代码修改或处理结果。
50%待验证Super Agent 让每项任务拥有自己的会话和工作目录，不同任务之间的上下文相互隔离，同一任务的后续消息复用同一会话。
50%待验证Super Agent 的内部结构可分为三部分：入口层接收 GitHub 和飞书消息，调度层判断新任务或继续原任务，执行层操作代码与环境。
50%待验证Super Agent 有网页面板，可以查看任务状态，并优先显示需要人处理的事情。
50%