DeepSeek提出Super-agent双层架构

驱动中国10月31日消息，DeepSeek Harness 官方团队发布《Super-agent 设计探索：迈向更自主的 Agent 系统》一文，提出面向工程实践的 Super-agent 架构设计思路，探索由 Router 层与 Worker 层组成的双层架构。

DeepSeek 表示，随着大模型执行单个任务时越来越不需要人的干预，限制生产力进一步提升的因素正逐渐转向人的注意力，Agent 系统需要从被动响应指令的单任务工具，向持续在线、能够并行处理多项任务的自主协作者演进。

团队称，现有主流 Agent 设计仍以单一 Session 为基本单位，不同 Session 之间相互独立。用户并行推进多项工作时，需要手动切换并维护各个 Session 的上下文。根据观察，一个人通常只能同时跟进 3 至 5 个活跃 Session。即使通过 CLI、MCP 或外部连接器扩展本地 Agent，也仍可能面临单会话同步阻塞、多任务上下文混乱，以及本地设备离线后任务停止等问题。

DeepSeek 将这种新型 Agent 形态及其系统架构称为 Super-agent，并归纳出连续、高效、主动和持久四项基础特征。连续意味着用户可以在即时通讯、GitHub 评论等不同渠道与同一个 Agent 交互；高效意味着能够并行处理多个复杂任务；主动意味着系统可以持续观察环境事件并自行推进值得处理的事项；持久则要求 Agent 始终在线，并能在长期运行中从异常状态恢复。

文章提出，整体架构主要由双层架构、事件驱动、面向人的交互、计算与状态及环境分离、Watchdog 五部分组成。其中，双层架构将系统划分为 Router 层和 Worker 层。Router 负责承接人类交互、维护全局上下文并分派任务；Worker 则在相互隔离的会话中并发执行具体工作。Worker 不直接向用户回复，而是将状态和结果汇报给 Router，由后者统一对外沟通。

在事件驱动机制中，群聊消息、邮件与日程提醒、代码审查评论、CI 运行结果等外部信息被称为 Trigger。系统先通过程序规则过滤事件，再交由大模型判断是否需要采取行动。对于已经分配任务的事件流，Worker 可以订阅对应 Thread，后续相关事件由程序直接发送给 Worker，无需每次都经过 Router，从而降低路由负载。

DeepSeek 团队还介绍了 Inline & Spill 和链式召回机制。前者将近期可能用到的信息直接放入模型上下文窗口，将超出预算或低频使用的内容保留在窗口之外，供模型按需读取；后者通过 Trigger、Thread 和 Worker Session 等对象之间的引用关系，让模型沿关联 ID 逐步找回历史任务信息。

为减少人类等待时间，Super-agent 引入投机执行机制，可以根据环境信号在后台提前开展工作。例如，收到会议邀约后先检查日程冲突、搜集背景资料并准备回复草稿；在研发协作场景中，可以在群聊讨论问题时尝试复现故障、寻找修复方案，只有确认问题并找到简单修复方式后才向用户交付结果。

在人机交互方面，文章提出异步 ReAct Loop，将耗时工具调用改为异步的 start() 和 stop()。Agent 启动后台任务后即可返回 Started 状态，不必等待任务完成，后台结果随后作为新事件进入会话。这样，前台对话可以继续接收用户的新消息。

DeepSeek 团队特别说明，这项异步任务机制已经在 DeepSeek Harness 中实现，但尚未默认开启。