DeepSeek SuperAgent 保姆级使用教程：从安装到自动接单提交 PR

以下是视频口播的自动转写，可能有错字。

大家好，最近 deepseek 发布了一个非常有意思的框架，叫 super agent。那这个框架最主要的作用就是把你从繁琐的工作流中解放出来，让 agent 能够自动化的去完成很多事情。那本期视频就来详细的介绍一下这个框架的使用方法。那么在 super agent 的这个 github 项目上呢，也有很详细的介绍啊。

那这边的官方还发了一篇公众号，详细的介绍一下 super agent 的整个架构和主要的流程。内容是非常多的，也非常复杂，我们就不在这里详细去讨论了。然后最主要就是我们要明白一个，他做的事情就是，当事情和任务来临之后， a 级呢能够自动去识别和分配，然后能，智能体能够执行，那最终人工介入去审核。

它主要做的事情就是这个，自动化去接收，自动化去处理。那我们接下来的流程也是围绕这两个核心的点来去实践。首先是安装，非常简单，把这段提示词发给你的一个 a 型的工具啊，这边它会有一个 set up 这个文档，然后比如说我这边发送给他之后。他就会去下载这个开源包，然后进行安装。

然后在安装过程中，会让你选择一个信息源。那什么是信息源呢？就是你这个任务是从哪来的？因为我们是需要去自动接活干的，对吧？我们需要是自动接活干的。那这个活是谁派发的？比如说他这边支持两个，一个叫 github，那 github 上你可以去建这个 issues，那么这个 issues 就是就是他派的活。

然后还还支持飞书，那么你在飞书群里面就 at 这个机器人，然后去给他安排事情，他就能接到这样的任务。所以呢，在去安装的时候，会让你选择是使用 github 还是使用飞书来作为这样的一个信息源。那我这边是选择是 github，大家可以看到，在这地方我是可以让你去选择哪一个，就是成啥的信息源。

那我这边是选择 github，那么也可以选择飞书。啊，这些都是你的任务的来源的地方，就是一个，他这边遵循的一个机制就是任务要要有一个来源，然后要有一个回复。就说这个信息源是可以发送任务到 agent 的。agent 可以去发送信息回复给他，是一个双通道，而不是一个单通道。

所以目前呢是 github 和这个飞书，那这边就创建好了。第一步就是最重要，就是你选择一个信息源。那这边安装完之后呢，你会打开一个网页，可以看到是这个样子的。然后在这边会有一个 super agent 的一个插件。啊，是一个网页。比如说我们正常干活是 deepseek harness 这种桌面端，啊，这个是我的桌面端。

那么 super agent 是运行在另外一个这种形态上的，也就也是以 deepseek harness 这个作为底层。但是它是另外一个宿主，相当于宿主，在这里，这边会有一个 super agent 那么我们刚刚配置好了这个来源，就是我刚刚说的这个活从哪来的，那我配置的是 github 那么你这在这边是可以看到的。

然后我们主要自动化的所有的接收和执行的操作是在这个这个外部站点里面，是跟我们平时工作用的 deepseek 分开的，是两个独立的。好，安装完之后，那么你就可以来到这里设置。啊，就说你可以在这个来源上，比如说我这边，你要去创建一个账号，比如说我，这是我自己的账号，啊，这个是我的账号。

那么你还需要去有一个提问题的人，那么在 super eight 里面，它是有个限制的，就是你自己不能给自己提问。比如说我在 github 里面，我自己去建立一个 issues。那么在他的这套框架里面是不会去接收你这样的任务的，所以呢你必须得有另外一个账号，或者说你同事的账号，协作者的账号，那么你把它加进来。

这个也加接加过来之后呢，他才会去接收你知道任务，才会接到这个系统里面去。好，我们就来演示一下，这个项目已经是啊作为我们的信息源在 super agent 里面配好。那我们就可以去新建一个 issues，那如果是选择飞书的话，那这边的话应该是直接，那在飞书群里面去艾特这个 super agent 的。

然后就可以派活了。那这边的话，我可以来测试一下。那这边相当于是我们在录问题啊，这是问题的详情。那这个账号和我的 agent 账号不是同一个，然后最后你要艾特一下这个，那这个就是我们 super agent 的一个默认的账号，然后呢就可以提交了。

那么在接下来，在概览这边，你就可以看到它这边会去监控。我们监控你的发的这个 issues，就是我们刚刚说的任务，任务来了，他这边就监控能不能收到这个任务。我们来看一下，ok，这个问题他已经来了。就这个问题，那么他收到这个问题之后，他就会去开启一个啊新的这个目录，看到没有？

这些新的一个工作区。然后会分配一个专门用来执行的。这个 session 对话去阅读这个问题，它是自动处理的。我们可以再回到这个 service agent 里面去，我们也可以看到触发，啊，这边问题已经收到了收到了，然后呢分配。啊，分配分配一个执行者，去开启了一个新的对话。

包括前面我在用其他地方的时候也是，每一个 issues，每一个任务它都是一个新的工作区，可以认为是新开一个目录。然后去这边去开启对话，然然后是谁把任务分配给他呢？我们可以在这个页面里面可以去打开这个主筛选，也就是协调者。这边的话，他是会去收到这个问题啊，比如说看这个就是他收到的这个问题，那收到这个问题之后会开启一个新的这样对话，然后就开始去执行。

那么这个过程就是我刚刚说的自动接单，我们再回到配置里面去，那大家已经有这样的体感了，哦，在 github 信息源的地方，我创建了一个 issues。然后创建完之后，只要艾特我们这里的 agent 呢，他就能把这个任务拉过来，然后去自动去读取相应的这个任务的描述。

然后在这个目录里面去启动，把这个项目拉下来，就开始去分析了。这就是自动接单的这一步过程。我们回到，就为 agent 的配置里面，那么跟自动接单的一些配置，我们来看一下。它这个配置其实最重要就是这几个账号。这里面其实写的很复杂，就是这个啊账号，然后这边还有一个什么准入，然后这边还有一个评估的设置。

其实就是简单理解就是，你在提需求的时候，如果你艾特这个机器的账号，agent 的账号，比如说我艾特它。那么他就能够马上就收到任务之后马上就干活。如果你没有艾特他，啊，你就写了一段话，没有艾特任何人，而且你自己是在这个名单里面的，比如说这个，啊，他提的一个问题，但是没有艾特他。

如果你选择的是仅观察，那么你，他收到你的任务之后会处于一个记录状态，他就不干活。啊，我收到你的任务。但是我现在要要评估一下要不要干活。如果你选择是自动接单，那么就算你没有艾特这个机器人账号，只要是你在这个名单里面的，他都能收到活之后马上就开启这个工作目录去干活，就这个意思。

所以，当你确定要这个机器去干活的时候，你就 at 它就行了，不管什么任务，不管你是怎么配置的。然后他就能吭哧吭哧的去开启工作目录，去给你去干活。整个配置的意思就是这个意思。然后整个的评估就是收到任务之后，怎么去理解这样的任务的话，它也是一个主筛选。

我们可以在这边可以看到，打开主筛选，我们可以看到他每次都是他先收到任务，然后呢去阅读，然后去分配，然后去开启这样的一个工作目录去执行。然后你可以在设置里面去配置它的这个主模型啊，然后我们可以看到，比如说我们这边研判模型啊，就这个研判模型，就是负责研判和路由。

保存后用于先进的主筛选，那么默认的模型是，我们自己给 deepseek harris 配置的这个模型。那么你也可以选择，往下选择，这边的话可以选择，就是其他的模型。这边有个服务商和模型。那这个数据就来自于我们在这边设置，这边这边配置这个模型列表里面，啊，这些模型。

那么你配置好之后，你就可以在这边去选择，下拉选择了。那输入这个，然后再去选择推理强度，可以去配置。那么执行的话也是可以去配置模型的，比如这边我选择是 open color go，那44.1 fresh。那并行的工单数就最多能够执行的工单数量是三个，就同时执行最多只有三个。

你可以也可以去改，那这边的话有什么给他执行就给执行的环境啊，还有不让他执行的命令啊，啊这边都可以去配置。所以目前的设置就是，都是围绕着：我是从哪里接单？我可以接谁的单？然后我是用什么模型来判断路由？然后用什么模型来进行执行。所以前面这部分自动接单就是这样的一个设置。

好的，他这边这个问题已经修复了，而且提交了一个PR。那么正常情况下应该在这一步，如果你使用的是飞书的语言的话，应该会收到一个飞书的通知。他这边已经提交 pr 了，这个飞书的这个对接的话，我会放到下期视频。然后我们可以看一下，他提交了 pr，那么这个就是他提交的 pr 了，那我们可以看到主要改了什么东西。

然后呢，影响的范围。那这个 pr 的这个文字的模板，我使用的是一个技能，等会我会告诉你这是怎么来配置的。那么修改前的图片是什么样子？修改后的图片什么样子？那你就能看到。他修改的这个对不对？就相当于他是基于浏览器的这种方式，因为你涉及到 ui 了嘛，所以他会进行一个前后的截图，那你就能很方便的看到他修改对不对。

然后我们拉到这个 pr 的最下面，我们可以看到啊，就是它这边会有一个修改范围，修改有哪些范围。然后门控，门控的意思是单向门还是双向门，这个画画的意思。单向门的意思就是这个板如果发布之后，那没办法回滚了。那双向门的话，如果发布完之后是可以回滚，是可以是可控的。

那我们就可以看一下，影响的范围是哪些？ok。如果没什么问题，那么你就可以去合并了。那么，在这里面，刚刚我们讲到自动接单，就这个过程，接单和分发。那么接下来，我们就讲，我们就来看一下，它整个的执行和执行完成之后，会触发哪些提示词？比如说，我刚刚说的，我们的这个PR，为什么是这个样子的，对吧？

那么，都是在这个提示词里面，它自己定义好，然后也可以去自己去定义。那我们回到这个设置里面。那我们可以看到，在这个里面有个提示词。然后这边的话，就是有很他把整个过程就跟相当于事件流一样，他把整个事件拆成很多阶段，每个阶段都是有提示词，那提示词都是可以修改，你的沟通方式、怎么去通知人、消息的写法都可以在这边去定义好，还有工单范围啊，这边比如说……我这边加了一个，就是我们提交的 pr 里面，希望会有这个改前和改后的两种截图，那按这种方式来放进去，还有交付要求，那提交这个 pr 是什么样子？

它上面官方这边也是有一个标准的模板，那这个模板里面也是提到有浏览器的截图，那我在后面的时候，我希望他提交 pr 的时候啊，用这个 pr 技能。那这样的话就能得到一个比较标准的一个模板。那这边还有很多，比如说像执行，当你的这个啊主 session 去分配好的对话给这个执行器的时候，它会把这个提示词啊塞给我们的这样的一个执行器。

相当于我们执行器去领领这个任务去执行的时候，会读到这个公用的这个向量馆。那你可以在这边可以去定义好，你希望执行器怎么做。比如说你希望他去遇到复杂的问题，去开启子代理。或者说遇到什么问题的时候去构建方案啊，都是可以。这就是你的这个在执行这里面去定义好你的这个啊提示词里面去详细的描述去怎么做的啊。

这里面还有很多啊，像执行环境啊、策略啊，这都有都是可以的去配置。那么它这个其实就说整个super agent呢，是做的非常的抽象，然后呢可以支持很多自定义的这种接入。而且这个还不是完整版的，大家听完之后其实也是有一个比较具体的印象，接单，干活，然后人类去审核，就是这三个步骤。

就再复杂这种自动化系统，就是把这几步啊反复的去打磨而已。比如说怎么去接单，这个单来自于什么地方，然后代码写完之后怎么去 code review，是开启多个 agent 的去综合去打 code review，然后怎么去提交 pr，pr 又怎么去审核？

就是你越复杂的 agent 只是把这里面的很多步骤，让它更加准确而已。让更多 agent 的，更多模型去参与，去检查，去执行。那最终得到一个看似没什么问题的结果，然后再让人类去审核。很可能就是人类审核的，这个很多 pr 都不审核了，有些，比如说低风险级别的都不审核了，自动就发布。

然后又要用快速回滚啊，或者说灰度发布来保证这个。系统如果出问题之后，能够快速地去响应、去解决。所以整个模型或A型的发展，一定是向这个方向发展，因为模型的能力在提升，但是它带来的边际效应是递减。而且呢，模型能力越来越强之后，它写的代码会越来越多，提交的PR会越来越多，人类是看不过来的，所以需要把这个注意力和时间放到更有价值的事情上去。

OK，以上就是。我对 spring agent 的一个实践的体验了。希望这个视频对你有所帮助。