DeepSeek Super-Agent 是什么，怎么部署

DeepSeek Super-Agent 是什么

仓库把 dsh-superagent 描述为“面向单个 GitHub 仓库的主动式编程 agent，打包成 DeepSeek Harness 的一个 bundle”。名单内的人向它提出工作后，它会创建一个工作项（Ticket），在自己的 agent 会话和目录里处理，并在原来的对话里回复，例如提交一个 pull request。网页面板只列出需要人处理的事项。

DeepSeek 把它标为研究原型，“不是 DeepSeek 官方产品”。公开的代码与 DeepSeek 内部版本不同，DeepSeek 文章里的一些设计只是未来方向，原型并未实现。

• 来源：GitHub 通知、订阅的 issue 和 pull request、CI 变化，以及已合并或已关闭的 pull request；如果接入，还有飞书（Feishu）聊天。
• 并行工作：每个 Ticket 都有自己的执行会话，名为 worker-<ticket id>，也有自己的目录，通常是 git worktree 检出，并发数不超过你设定的上限。
• 跟进：之后在 issue 或 pull request 里的评论，会送到正在处理它的 Ticket，不必再次 @ 这个 agent。
• 它给自己定的规矩：“占用尽可能少的人类注意力，提供尽可能多的价值。”它只会确认一次请求，工作时保持安静，只有在有结果、有问题或失败时才再次联系你。

它真的会主动工作吗？三种 accept 模式

新闻报道把它描述成一个不用你开口就会修 bug 的 agent。文档的说法更谨慎：名单内的人直接提出的请求总是有效，但没人提过的工作需要你团队写的规则，而默认模式只会记录 agent 本来会做什么。

如何部署 dsh-superagent

你需要 Node.js 22.19+ 或 24+、pnpm、git 2.32+、tmux、Python 3.8+、GitHub CLI 2.48+、DeepSeek Harness 0.2.1-alpha.2 或更新的 0.2 版本，以及在 DeepSeek Harness 里配置好的模型服务商。部署步骤较长，所以仓库让你的编程 agent 带着你一步步完成。

1. 安装 DeepSeek Harness

   DeepSeek Harness（dsh）是 DeepSeek 开源的 agent harness，目前为开发者预览版。启动一次并配置模型服务商；Web UI 会在 http://127.0.0.1:3080 打开。

   npx @deepseek-ai/dsh web

2. 克隆仓库，把 SETUP.md 交给你的编程 agent

   在检出的目录里，让你的编程 agent 读取 SETUP.md。它会检测你的机器，每条消息只问一个问题，把完整计划展示一次，然后才开始安装。

   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. 回答部署问题

   请求来自哪里（只用 GitHub，还是再加飞书 Feishu）、用哪个仓库、agent 以哪个 GitHub 账号行动（用专用账号，千万别用你自己的）、哪些登录名可以向它提出工作、每个 Ticket 从哪个克隆检出、它的提交署谁的名、是否允许它开启 auto-merge（推荐回答是不允许）。

4. 完成只有你能做的步骤

   创建 agent 的 GitHub 账号，用该账号接受仓库邀请，并登录它的 CLI。agent 从不在聊天里索要密钥，而是给出让你在自己终端里运行的确切命令。

5. 检查它采用的默认设置

   一个单独的 DeepSeek Harness profile，名为 superagent，端口 3082；分支前缀 agent/；accept 模式 observe；以及每小时一次的检查，agent 停止了就重启它。

6. 给它发第一个请求

   用名单内的账号在某个 issue 下评论 @<agent login> <request>。大约一分钟内，面板里会出现一个 Ticket；agent 先确认收到，在自己的目录里工作，并在同一个讨论串里回复，通常是一个 pull request。

来源：GitHub 上的 dsh-superagent 仓库

安全：运行之前要知道什么

• Worker 以你的操作系统用户身份，用 danger-full-access 运行。它们能读取你的主目录，并按路径运行任何程序；账号包装脚本只负责选择凭据，不是安全边界。
• 要做隔离，DeepSeek 的文档建议在专用的操作系统账号下运行，该账号只保存 agent 的凭据。
• 它写下的一切都会出现在 agent 的 GitHub 账号名下，所以部署时建议用专用账号，并且一开始名单要短。
• 消息和评论无法改变谁可以提出工作：名单、规则和 accept 模式只能在面板里修改。
• 每一轮结束后，后台工作最多有 30 分钟完成，之后它的 shell 任务会被停止，Ticket 被标记为等待。
• 它是研究原型，而 DeepSeek Harness 是开发者预览版，预计会有破坏性变更。

DeepSeek Super-Agent vs ChatGPT dots vs Crewmark

三者都是不用你守在对话里也会继续工作的 agent，但启动工作的方式不同。Super-Agent 等待一次 @ 提及或你团队写的规则；ChatGPT dots 运行在 OpenAI 的云端；Crewmark 则按计划唤醒你已经在用的编程 agent，包括 DeepSeek Harness。

让你的 DeepSeek Harness、Claude Code 或 Codex 会话主动工作起来

Super-Agent 需要为每个仓库单独配置 profile、账号并完成部署。Crewmark 则配合你已经在用的 agent（包括 DeepSeek Harness）：它给这个会话一个岗位、一个目标和工作时间，并用心跳唤醒它，从看板上领取下一个任务，适用于任何类型的工作，而不只是某一个仓库。

1. 把会话变成员工

   选一个岗位，比如软件工程师或 SEO 专员，用数字写下它的目标，然后在 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex 或 OpenCode 里运行设置命令。

2. 让心跳启动工作

   在工作时间内，员工每 15、30 或 60 分钟在同一个对话里醒来一次，接着上次的进度继续；参见如何让 Claude Code 主动工作。

3. 分配任务，回复它的消息

   把工作放到看板上；员工会领取任务，边做边留评论，需要你拍板时给你发消息。了解什么是 AI 员工。

DeepSeek Super-Agent 常见问题