DeepSeek 開源編碼代理 Super-Agent:沒人指派也能接單,預設卻只記錄不出手

DeepSeek 旗下團隊在 10/31(週六)於微信宣布開源編碼代理(coding agent)Super-Agent,專案以 MIT 授權發布在 GitHub。根據《Bloomberg》報導,這款更具自主性的代理原型,能主動監看開發者群組聊天中關於程式問題的回饋,不必被呼叫就提出解法。不過,DeepSeek 在說明文件中也替這種主動設下前提:代理預設只記錄自己「會接受」的工作,不會真的動手。

推出 Super-Agent 的是 DeepSeek 今年稍早成立的 Harness 團隊,專門協助打造能接手編碼工作的 AI 代理;Harness 指包在大型語言模型外層的軟體框架,讓代理能處理更複雜的任務。《Bloomberg》指出,DeepSeek 將這款代理對準 Anthropic 的 Claude Code。中國企業正與美國開發者競相打造更先進、也更實惠的 AI 工具;OpenAI 的 ChatGPT 帶起全球 AI 競賽後,許多公司更聚焦於新興且獲利可期的 AI 代理市場,這類代理能協助開發者與商務人士自動化工作。DeepSeek 最新一輪募資約 1,000 億人民幣(約 150 億美元),正準備首次公開發行(IPO)。

當一個代理能替整個團隊做事,它什麼時候該自己出手、誰又能指派它工作?

一次服務一個 GitHub 專案:有授權者提需求才開工單,再回原對話交付

依 GitHub 上的說明文件,dsh-superagent(Super-Agent 的專案名稱)是為單一 GitHub 儲存庫(repository,存放專案程式碼與修改紀錄的地方)設計的主動式編碼代理,以套件形式在 DeepSeek Harness 上執行。它會監聽 GitHub,也可以選擇接上字節跳動(ByteDance)的辦公通訊軟體飛書(Feishu)。

運作流程上,當獲得授權的人向代理提出需求,它會開立一個工作項目,在自己的代理工作階段(session)與目錄中處理,完成後回到原本的對話交付成果,例如送出合併請求(Pull Request,提交給團隊審核、合併的程式碼修改)。另有一個網頁面板,列出哪些事項需要人來處理。

文件寫下的設計原則是「盡量少占用人的注意力,盡量多創造價值」,並解釋能替整個團隊做事的代理,也可能浪費整個團隊的注意力,因此它只在被要求、或團隊寫下的規則允許時行動,也只在有人必須採取行動、或能用上結果時才發言。

從 off 到 auto 三段開關:團隊審過決策、寫好規則,代理才自行接單

代理會不會自己接下沒人指派的工作,取決於接單模式(accept mode)。DeepSeek 的授權說明文件定義了三種模式:

  • off:代理推斷出的工作,一律不列為候選。
  • observe(預設):代理會評估推斷出的候選工作,判斷該接的只記錄為「會接受」,實際上不接下任何工作。
  • auto:判斷該接,就直接接下。

DeepSeek 建議團隊從 observe 開始,審閱記錄下來的決策後,再切換到 auto。即使切到 auto,代理主動接單也至少要符合一條團隊寫下的規則。

誰能指派工作同樣有分層。在授權名單內的人直接對代理提出需求,才算明確請求;列入機器人清單的帳號,最多只能產生推斷出的候選工作,無法提出明確請求;名單外的人,預設會被忽略。團隊也可以放寬設定,讓特定範圍內的任何人透過 @ 代理請它工作,適合專用的支援群組。文件並強調,訊息、留言與引用的文件只是代理判斷的依據,無法改變這些權限。

DeepSeek 自稱研究原型:公開版不同於內部版,部署要另開專用帳號

DeepSeek 在專案說明 README 開頭就標明,這是「僅供參考的研究原型,不是 DeepSeek 的正式產品」。程式碼源自團隊的日常開發工作,不少工程工作由編碼代理完成;README 也提醒,應把它當成研究程式碼,而非可直接上線的軟體,它可能仍有錯誤,程式風格與工程做法也可能不一致,用在自己的環境前要先審閱、調整。

公開版也為了發布做過調整,與內部版本,以及團隊另一篇探討 Super-Agent 設計的文章〈Exploring Super-agent Design: Towards a More Autonomous Agent System〉所描述的實作並不完全相同;該文討論的部分設計是未來的開發方向,這個原型並未實作。部署方面,依安裝說明,團隊要替代理另開專用的 GitHub 帳號,不能用操作者本人的帳號,因為代理寫下的所有內容都會以這個帳號的名義出現;此外還要自備模型供應商,接飛書則要自行建立並發布機器人應用程式。

從被叫才動到主動接單,Super-Agent 把代理何時出手,交給接單模式與團隊規則來決定。不過它目前仍是研究原型,這套設計在其他團隊的實際效果,仍待更多部署驗證。

【推薦閱讀】

◆ Anthropic 推主動式 AI 代理 Claude Duet:查發票、備薪資,付款簽約先問你

◆ 誰負責、能碰什麼、出事誰喊停?Gartner:僅 13% 組織自認 AI 代理治理到位

◆ Qwen3.8 試圖連往阿里雲,是後門還是訓練殘留?企業部署 AI 代理先管住對外連線

*本文開放合作夥伴轉載,資料來源:DeepSeek(GitHub)、《Bloomberg》(轉載自《Deccan Chronicle》),首圖來源:Unsplash