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抖音 · 搜「DeepSeek」· 懂 AI 的Zoran·· 14 小时前精选低粉爆款AI 评分58

DeepSeek 开源 Super-agent 研究原型,让 Agent 长期自主处理 GitHub 与飞书任务

2h前DS发布 super-agent 两个小时前,DeepSeek 开源了一个叫 Super-agent 的研究原型,是一套让 Agent 长期自主工作的架构。它做成了 DeepSeek Harness 的一个扩展包,目前面向单个 GitHub 仓库,可以接入飞书。它监听 GitHub 和飞书上的事件,有权限的人向它提出请求后,它会为这件事建一个任务,在独立的会话和目录里执行,最后回到原来的讨论里交付结果,比如提一个 PR。后续的评论和评审意见,也会直接送回对应的任务。它的设计目标是尽量少占用人的注意力,只在接单、交付、需要决定或做不下去的时候才说话。官方明确说明这是研究原型,不是正式产品,和他们文章里的方案也有差别。 我自己一直在做一套 Agent 架构,把多渠道的消息变成事件,按规则分发到不同的会话运行,再把结果投递回去。看完他们的文档,我发现我们在几个关键问题上得出了相近的结论:任务要持续存在,状态不能只靠聊天上下文;看到消息不等于获得授权;打扰人要有成本。我们也有不同的地方,这些我稍后详细解读。 #DeepSeek #github #github开源 #研究 #AI

AI 导读

DeepSeek 开源了名为 Super-agent 的研究原型,是一套让 Agent 长期自主工作的架构,做成了 DeepSeek Harness 的扩展包,目前面向单个 GitHub 仓库并可接入飞书。

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选题角度

作者自己也在做同类 Agent 架构,可对照 DeepSeek Super-agent 的文档讲两者在任务持续、授权和打扰成本上的相近与差异。

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懂 AI 的Zoran@90233784275

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正文

以下是视频口播的自动转写,可能有错字。

哈喽,刚从健身房上来。我的老天,就是刚刚才看到消息,因为一直在健身嘛。2个小时前,deepseek官方就是没有没有贡献者,就是他们团队在他们的开源仓库上,呃,上传了一个叫做super agent的一个架构。这个架构很简单,就只有源代码和一些最基本的解释,然后这个架构它。

我简单看了一下,我现在还没来得及细看。就是它是一种以任务为中心的一个 super agent,就是超级 agent 的框架。对比起以往的 agent,可能我们就是一个 agent 做一个任务,一个 agent 就是一个 bot,然后我们长期的去跟这个 bot 交互,然后它去完成一类,就是特定的任务。

然后我们要新建 bot,要需要自己新增。但是这一类的框架,deepseek 开源这个框架,是一个,就是可以把多渠道消息,就是无论是从飞书,还是从 github,还是从邮箱,还是从各种各个地方。的消息汇聚起来,然后相关消息放到同一个闸门去判断,就是它应该属于哪个任务。

然后再把这个任务推进给已有的任务,或者是,就是分配一个新的任务。然后每个任任务独立绘画和目录。就这样的一个更好的一个架构,就是这个可能对于 agent 来说是一个超级大提升。就是因为我是,我其实就在做的是这方面的研究。就是以往的 agent 就是可能不是那么省心的地方,其实就被这样一个重大技术突破给突破掉了。

但是有一个更让我难受的,就是我也不知道是该高兴还是难受的,就是我最近我最近做的一个代码仓库,第一次提交是在10月20号,也就是在10天前。但是我的研究是在15天以前去进行的。就是我15天前就在研究如何突破,让 ai 能够更加好用,更加贴近普通人。

然后让 ai 能够更自主的去处理多渠道消息的这种研究,然后并且我已经把它产品化。在在很久之前就已经上架到这个 github 上了,然后没想到 deepseek 今天居然出现了一个,哇塞,跟我的设计,就是可以说50%吧,我只能说50%相同。因为,就是他是以一种研究型的身份,就是去把这个发布的。

然后我是以产品型的去发布的。就是使用的场景不太一样,但是我们都是,就是事件驱动,然后多 agent、多渠道的一种架构体系。我觉得这个还是很有必要看一下的,可能这就奠定了未来3~5个月。就这这是重点,就是我判断未来3~5个月,这项技术会在所有的 agent 里面去出现。

比如说 work body,就是大家最关心的。这类就像小龙虾在7个月前、8个月前出现,然后在后续的3到5个月内才慢慢落地一样。呃,我先去继续探索了。

来源:抖音 · 搜「DeepSeek」 · douyin.com