不用你盯的AI同事来了:DeepSeek开源Super-agent

说个扎心的事实：AI 干活越来越利索，盯 AI 的活却全落在你头上。

模型一个个都成精了，可你还得开三五个窗口，记住每个会话聊到哪、来回切换盯进度——活儿是 AI 在干，累是你在受。

DeepSeek 把这个病根写成了一篇万字长文，并把其中部分设计做成了开源原型，叫 Super-agent。一句话说人话：让 AI 从“你问一句它动一下”的工具，变成能自己接活、自己推进、持久在线的“AI 同事”。

群里没人 @，它自己定位 Bug 提交了修复 PR（图源：DeepSeek 官方公众号）

官方长文里有句话说得很直白：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。

你要是现在就同时开着好几个 AI 窗口，这段应该不用我多解释。

它怎么解决？挑三个最有画面感的说。

一是分两层

一个管事的（Router），一群干活的（Worker）。管事的只负责接需求、派活，自己绝不动手写代码；干活的各领各的任务，关在小黑屋里互不打扰。你在群里聊到一半改了主意，转头去 GitHub 上补了条评论，它都知道——自始至终接话的都是同一个 AI，不用再当“会话管理员”。

二是够主动

群里有人随口报了个 Bug，不用等人 @ 它，它先在后台偷偷复现、找修复方案，确认问题简单可修才把 PR 交出来，找不到或太难修就当无事发生，全程不烦你。官方管这叫投机执行——赌对了惊艳所有人，赌错了没人知道。

三是自带“看门狗”

系统外面单独站了个“看门狗”，不只盯着进程死没死，还会判断 AI 是不是在原地瞎转圈、活儿干没干跑偏，发现不对就拉回来——它兜的是“挂了有人修”，不是“保证永不挂”。

Super-agent 整体架构（图源：DeepSeek 官方公众号）

效果怎么样

官方做了组模拟调度实验：往系统里灌了约 300 条消息，混着 20 个工作请求（编码活由一个只耗时间的工具代替，测的是调度协作能力，不是真实写代码水平）。结果 Super-agent 一半任务 12 分钟出头完成，95% 压在 16 分钟以内；实验里的“单会话+子任务”对照组，95% 的任务要拖到 29.5 分钟。官方还试过改提示词、让对照组优先派活：中位数确实从 20 分钟提到 14 分钟，可 95 分位还是卡在 29 分钟——提示词救不了调度，这种事得靠系统设计。代价也明说了：更费 token（官方表格里写得很直白：Super-agent 单次实验要读 2300 多万 token 缓存，是对照组的近 4 倍）。

泼点冷水

这只是个研究原型（而且只开源了部分设计），不是正式产品。官方在文末也专门提醒：安全与隐私是走向更大范围前必须解决的问题——云端大脑要是被提示词注入攻破，连着它的设备都有风险；你本地电脑上的敏感资料和凭据，同样在风险范围里。想尝鲜的话，用隔离环境和小权限账号试，公司内网和生产环境别乱接。

总结一下

谁先把人从盯会话里解放出来，谁就先拿到入场券。