10月31日晚间，DeepSeek Harness团队在官方渠道发表技术文章《Super-agent设计探索：迈向更自主的Agent系统》，正式公开其面向自主智能体的全新架构，相关原型同步开源。与常见的单点工具升级不同，这一次DeepSeek把焦点放在“多任务如何被系统调度”上。
从模型能力到人的注意力
文中给出一个判断：随着模型能力提升，AI完成单个任务已越来越不需要人工干预，但人类管理多任务的注意力并未同步增长——一个人通常只能同时跟进3至5个活跃会话。多任务上限正从“模型能力”转向“人的注意力”。Super-agent的核心思路，是将会话管理与上下文同步从人手上移到系统层面，由AI承担调度与执行，人则专注于目标设定与结果验收。
Router与Worker的双层设计
架构上，Super-agent采用Router与Worker双层设计：Router作为持续运行的全局协调节点，统一接收群聊、GitHub、邮件等多渠道消息并分派任务；Worker各自维护独立上下文，并行执行问题复现、代码审查、功能开发等具体工作，必要时可调用Subagent。系统同时引入事件驱动与两级过滤机制，即使没有被@，也能识别群聊中的潜在缺陷，主动在后台复现并尝试修复。
智能体竞争进入系统层
DeepSeek表示，基于该架构构建的内部实例已在日常研发中持续运行，参与问题修复、代码审查响应等工作，此次发布属于面向工程实践的架构思路探讨。从行业视角看，智能体竞争正在从“谁的模型更聪明”走向“谁的系统更会调度”：多智能体协同、任务编排、上下文治理，正成为下一阶段的工程主战场。对正在引入AI能力的企业而言，与其追逐每一次模型换代，不如先把高频流程梳理清楚，为智能体留出可调度、可验收的岗位边界。
