DeepSeek发布Super-agent架构！

　　10月31日晚，DeepSeek Harness团队发表技术文章，详细介绍了他们正在探索的Super-agent架构。据悉，基于这套架构构建的内部实例已在持续运行，团队成员在群聊中反馈软件问题时，即使无人@AI，系统也能自主识别缺陷，在后台复现问题并寻找修复方案。

　　架构披露前不久，DeepSeek刚完成第二轮融资1055亿元，投后估值6155亿元。10月中下旬以来，DeepSeek V4.1-Flash、MiniMax M3.1 Flash、Kimi K3.1 Pro等国产模型密集迭代，Agent能力与推理效率同步跃迁。

　　DeepSeek“全新”发布

　　10月31日晚，DeepSeek Harness 团队在官方公众号发表技术文章《Super-agent 设计探索：迈向更自主的Agent系统》。

　　DeepSeek表示，模型能力提升催生了新的应用形态，个人助手（Personal Agent）开始集中涌现。然而，现有主流 Agent设计还难以在多任务和团队协作的规模上支撑这一模式，多任务上限取决于人的注意力。通过双层架构、事件驱动、异步多信道交互、存算分离与外部 Watchdog等思路，DeepSeek团队突破了这些限制，系统在底层接管了繁琐的会话管理与上下文同步，使人类得以从具体的执行细节进一步上移到更高层的决策与验收。

　　DeepSeek把这种Agent形态及其系统架构称为 Super-agent，文章提到，目前，基于这套思路构建的内部Super-agent实例已经在持续运行，日常参与问题复现与修复、代码审查响应与DeepSeek Harness自身的迭代。当团队成员在群聊中反馈软件问题时，即使没有人主动@AI，它也能识别潜在缺陷，在后台尝试复现问题、寻找修复方案。

　　DeepSeek已完成千亿元融资