刚刚，DeepSeek开源「超级智能体」！这AI牛马，没人@都自己干活

速读：

2026年11月01日 09:1

别人家的 AI，已经不用艾特 @ 就能主动干活了。

DeepSeek Harness 的内部用户群里，就潜伏着这么一位 AI 牛马。没人 @ 它，它 7x24 小时在线。这时如果有用户抱怨了一个 Bug，它会默默跑去后台复现、排查、修复，等它开口，PR 都已经提交了。

10 月 31 日，DeepSeek Harness 团队发表了一篇长文，把这种 AI 称作 Super-agent（超级智能体），连原型代码都开源了。

长文晒出了三个案例。

我顺着 DeepSeek Harness 公开的提交记录仔细查看了一番，疑似它留下的脚印，将近 100 个。

上面图里的这个双击 Bug 把用户坑得不轻，「我每天会误触发几十次。」

Super-agent 自己查明了原因，还附上了修复前后的对比截图。

波浪号渲染的 Bug，它反应更快。

模型输出里的波浪号被渲染成了删除线。群里还在争论该在训练里解决，还是该修改渲染规则，Super-agent 的 PR 已经提交了。

这种 AI，谁看了不迷糊？

我顺手查了查 DeepSeek 这位 AI 牛马平时到底干了多少活。

DeepSeek Harness 的公开仓库关闭了 PR 功能，但提交记录里还留着分支名。

开源的原型代码又规定，Super-agent 接的每个任务都是一个工单，工作区名字后面都要带上工单 ID 的前 12 位。

于是我按照这个格式去查代码分支名，DeepSeek 长文里晒的那三个案例全都对应上了。

这种带 12 位后缀的分支，从 9 月 14 日起，截至 10 月 29 日，一共合并了 99 个 PR，仅 10 月就有 75 个，这 AI 是真的卷。

公开仓库看不到 PR 的描述，所以这 99 个只能算疑似，是我的推断。

其中多少是被人 @ 了才接的活，也看不出来。

这 99 个分支大多是小修小补，比如统计信息显示不全时，鼠标悬停上去要能看到完整内容；深色模式下，鼠标移到设置导航上没有反应；Mac 端的菜单离按钮太远。

其中一个分支还被同事回滚了，这种待遇，AI 牛马也逃不过。

这批分支几乎全挂在同一个 GitHub 账号下，账号简介写着 they're made out of meat ，他们是肉做的。

这是 1991 年一篇科幻短篇小说的标题，讲两个外星人死活不信宇宙里有会思考的肉。账号背后是员工本人还是智能体，公开记录看不出来。

DeepSeek 为什么要打造 Super-agent？你多开几个 Agent 窗口就明白了。

我平时开着大概 10 个 Agent 终端窗口，一旦真正同时跑起来，最多 4 个左右就管理不过来了。这个等你确认，那个已经跑完了，还有一个跑偏了你都不知道。

DeepSeek 的观察也差不多，「一个人通常只能同时跟进 3 到 5 个活跃 Session。」Session 就是你开的一个个 Agent 窗口。

网友，「我要给我们领导看看，dsh 的大神也只能同时跟进三五个，你指望我们眼观六路耳听八方 10 个 session 并行推进是在想屁吃。」

DeepSeek 给出的解释听起来有点扎心，「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。」

模型越能干，拖后腿的反而是你自己。

所以 DeepSeek 想让 Session 从你眼前消失。「让用户手动管理 Session，在很大程度上是从底层 LLM API 延续下来的设计惯性。」今天的编程智能体基本都是这样设计，连 DeepSeek 自家的 Harness 未能幸免。

解决办法是把 Super-agent 拆成两层。

上面一个常驻的 Router，相当于包工头，所有消息它都能看到，但它只负责派活，不碰具体任务。下面一群 Worker，就是牛马，一个牛马只专注干一件事，干完向工头汇报。

你面对的始终只有这一个工头。