DeepSeek 发布 Super-agent 架构，AI 可主动修 Bug：有哪些关键信息？

DeepSeek Harness 团队发布技术文章，介绍 Super-agent 架构探索。

该架构由 Router 和 Worker 组成，Router 负责分派任务，Worker 并行执行。

内部实例可在群聊中识别 Bug，后台复现并提交 GitHub Pull Request。

实验显示 Super-agent 任务完成 p95 为 15.7 分钟，传统方案为 29.5 分钟。

部分设计已开源为原型插件，但尚未成为正式独立产品。

物界前沿 · 资讯情报卡（爱范儿 · 2026/10/31）

DeepSeek 发布 Super-agent 架构，AI 可主动修 Bug

核心事实

关键数据

12.4 分钟任务完成时间 p50

15.7 分钟任务完成时间 p95

29.5 分钟传统方案 p95

约 37%缓存读取 Token 增幅

物界观察

DeepSeek 把经典系统调度思想搬进 Agent，让 AI 从被动应答转向主动协作。效率提升明显，但 Token 开销和长期记忆、安全仍是落地门槛。信号是：Agent 竞争正从模型能力转向工程架构，谁能管好多个 AI 并行干活，谁就离数字同事更近一步。