DeepSeek 发布全新自Agent 架构！真正自主的agent要来了？
10月31日，DeepSeek Harness 团队发表技术长文《Super-agent 设计探索：迈向更自主的 Agent 系统》，并同步在 GitHub 开源配套原型 dsh-superagent-prototype 。
现有主流Agent的工作模式，仍以单一Session 为基本单位，不同 Session 之间彼此独立。当并行推进多项工作时，必须手动切换并记住各个 Session 的上下文。
而据deepseek团队观察，一个人通常只能同时跟进 3 到 5 个活跃 Session ，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。
DeepSeek把破局的形态称为 Super-agent：打破Agent与单次手动会话的绑定，让它成为一个能跨会话保持上下文、同时推进多项复杂任务且互不干扰的连续实体。
概括为四个特征，前两个管协作，后两个管自主 ：
连续：跨会话、跨平台保持任务上下文。IM 里说用方案 A，后来在 PR 评论里改成方案 B，它得知道这是同一件事的最新决定。
高效：多个复杂任务并行推进，耗时任务不挡住新的交互。
主动：持续观察环境，在有必要的时候自己动手。
持久：长期在线，遇到异常能尝试自己恢复。
Router + Worker：一个调度台，一群干活的手
Router：持续运行的全局协调节点，统一接收来自群聊、GitHub、邮件等不同平台的信息，判断任务该怎么分配，并维护跨任务上下文。
Worker：真正执行任务的 Agent 会话。每个 Worker 拥有独立的上下文和工具能力，可分别负责问题复现、代码审查、功能开发，必要时还能继续调用 Subagent。
Session 应当是系统的实现细节，而不应是用户的认知负担。 让用户手动管窗口不是产品设计，是从 LLM API 延续下来的路径依赖。
没人 @ 它，它也能自己找活干
主要输入从人敲的提示词，变成环境里的半结构化事件——群聊消息、邮件、日程提醒、PR 评论、CI 测试结果，文章里统称 Trigger 。
DeepSeek 借用了操作系统的 Fast Path / Slow Path 思路，设计两级过滤：由程序规则用确定性条件先快速筛掉大部分无关消息，剩下的才交给模型结合上下文做语义判断 。
Agent 从"一个聊天窗口"改造成"一套持续在线的运行时"。
