DeepSeek Super-Agent とは？ 概要と導入方法

DeepSeek Super-Agent とは

リポジトリでは、dsh-superagent を「1つの GitHub リポジトリ向けの自律型コーディングエージェントで、DeepSeek Harness 用のバンドルとして提供される」と説明しています。許可リストにいる人が仕事を頼むと、作業項目（Ticket）を作り、専用のエージェントセッションとディレクトリで作業して、元の会話にプルリクエストなどで返信します。Web パネルには、人の対応が必要なものだけが並びます。

DeepSeek はこれを研究用プロトタイプとし、「DeepSeek の公式プロダクトではない」としています。公開コードは DeepSeek 社内版とは異なり、DeepSeek の解説記事にある設計の一部は今後の方向性で、プロトタイプには実装されていません。

• 入力元：GitHub の通知、購読中の issue とプルリクエスト、CI の変化、マージまたはクローズされたプルリクエスト。追加すれば Feishu のチャットも。
• 並列作業：Ticket ごとに worker-<ticket id> という名前の専用の実行セッションと専用のディレクトリ（多くは git worktree のチェックアウト）を持ち、同時実行数は設定した上限までです。
• フォローアップ：issue やプルリクエストへの後続のコメントは、それを担当している Ticket に届くので、もう一度エージェントにメンションする必要はありません。
• 自分に課しているルール：「人の注意をできるだけ使わず、できるだけ多くの価値を出す」。依頼は一度だけ確認し、作業中は静かにして、結果・質問・失敗があるときだけ再び連絡します。

本当に自律的？ 3つの accept モード

報道では、頼まなくてもバグを直すエージェントとして紹介されています。ドキュメントはもっと慎重です。許可された人からの直接の依頼は常に有効ですが、誰も頼んでいない作業にはチームが書いたルールが必要で、デフォルトのモードではエージェントがやったはずのことを記録するだけです。

dsh-superagent の導入方法

必要なのは、Node.js 22.19 以上または 24 以上、pnpm、git 2.32 以上、tmux、Python 3.8 以上、GitHub CLI 2.48 以上、DeepSeek Harness 0.2.1-alpha.2 またはそれ以降の 0.2 系、そして DeepSeek Harness に設定したモデルプロバイダです。導入手順は長いため、リポジトリではお使いのコーディングエージェントに案内させる方式をとっています。

1. DeepSeek Harness をインストールする

   DeepSeek Harness（dsh）は DeepSeek のオープンソースのエージェントハーネスで、開発者向けプレビュー版です。一度起動してモデルプロバイダを設定します。Web UI は http://127.0.0.1:3080 で開きます。

   npx @deepseek-ai/dsh web

2. リポジトリをクローンし、SETUP.md をコーディングエージェントに渡す

   チェックアウトしたディレクトリで、コーディングエージェントに SETUP.md を読ませます。エージェントはマシンを調べ、1メッセージにつき質問を1つずつ行い、計画の全体を一度示してから、初めてインストールを始めます。

   git clone https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype.git
   cd dsh-superagent-prototype
   # then ask your coding agent:
   # Read SETUP.md in this repository and set up dsh-superagent with me.

3. 導入時の質問に答える

   依頼の入力元（GitHub のみか、Feishu も使うか）、対象リポジトリ、エージェントが使う GitHub アカウント（専用のものを使い、自分のアカウントは絶対に使わない）、仕事を頼んでよいログイン名、各 Ticket がチェックアウトするクローン、コミットの作者名、auto-merge を許可するか（推奨は「しない」）。

4. あなたにしかできない作業をする

   エージェント用の GitHub アカウントを作り、そのアカウントでリポジトリへの招待を承諾し、CLI にサインインします。エージェントがチャットでシークレットを尋ねることはなく、あなた自身のターミナルで実行する正確なコマンドを示します。

5. 適用されるデフォルトを確認する

   superagent という名前の別の DeepSeek Harness プロファイル（ポート 3082）、agent/ で始まるブランチ名、accept モード observe、そしてエージェントが止まっていたら再起動する1時間ごとのチェック。

6. 最初の依頼を送る

   許可されたアカウントから、issue に @<agent login> <request> とコメントします。約1分でパネルに Ticket が現れ、エージェントが受領を伝え、専用のディレクトリで作業し、同じスレッドに返信します。多くの場合はプルリクエストです。

出典：GitHub の dsh-superagent リポジトリ

安全面：実行する前に知っておくこと

• ワーカーは danger-full-access で、あなたの OS ユーザーとして動きます。ホームディレクトリを読め、パスを指定すればどんなプログラムでも実行できます。アカウント用のラッパーは認証情報を選ぶだけで、セキュリティ上の境界ではありません。
• 分離するには、DeepSeek のドキュメントによると、エージェントの認証情報だけを持つ専用の OS アカウントで実行します。
• エージェントが書くものはすべてエージェントの GitHub アカウント名義で表示されるため、導入では専用アカウントと、最初は短い許可リストを推奨しています。
• メッセージやコメントでは、誰が仕事を頼めるかを変えられません。許可リスト、ルール、accept モードはパネルでしか変更できません。
• 各ターンのあと、バックグラウンド作業が終わるまでの猶予は最大30分で、それを過ぎるとシェルジョブが停止され、Ticket は待機中になります。
• 研究用プロトタイプであり、DeepSeek Harness は開発者向けプレビューで、破壊的変更が見込まれます。

DeepSeek Super-Agent vs ChatGPT dots vs Crewmark

3つとも、あなたがチャットにいなくても働き続けるエージェントですが、仕事の始め方が違います。Super-Agent はメンションかチームが書いたルールを待ちます。ChatGPT dots は OpenAI のクラウド上にあります。Crewmark は、DeepSeek Harness を含め、すでに使っているコーディングエージェントをスケジュールで起こします。

DeepSeek Harness、Claude Code、Codex のセッションを自律的に動かそう

Super-Agent は、リポジトリごとに専用のプロファイル、アカウント、導入作業が必要です。Crewmark は、DeepSeek Harness を含め、すでに動かしているエージェントとそのまま連携します。そのセッションに職種・目標・勤務時間を与え、ハートビートで起こしてボードから次の issue を取らせます。1つのリポジトリに限らず、あらゆる種類の仕事に使えます。

1. セッションを社員にする

   ソフトウェアエンジニアや SEO 担当などの職種を選び、目標を数字で書いて、DeepSeek Harness、Claude Code、Codex、OpenCode のいずれかでセットアップコマンドを実行します。

2. ハートビートで仕事を始めさせる

   勤務時間中、社員は15分・30分・60分ごとに同じ会話の中で起き、前回の続きから再開します。詳しくはClaude Code を自律的に動かす方法をご覧ください。

3. issue を割り当て、メッセージに返信する

   ボードに仕事を置くと、社員がそれを拾い、進めながらコメントし、判断が必要なときはメッセージを送ってきます。AI 社員とはもご覧ください。

DeepSeek Super-Agent のよくある質問