10月31日，DeepSeek Harness官方团队发布文章，介绍面向工程实践的Super-agent架构设计思路，提出Agent系统需从被动响应指令的单任务工具，向持续在线、能并行处理多项任务的自主协作者演进。

文章指出，现有主流Agent设计以单一Session为基本单位，用户并行推进多项工作需手动切换并维护各Session上下文，一个人通常只能同时跟进3至5个活跃Session。DeepSeek将新型Agent形态称为Super-agent，归纳出连续、高效、主动、持久四项基础特征。其整体架构由双层架构、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。Router层负责承接人类交互、维护全局上下文并分派任务，Worker层在相互隔离的会话中并发执行具体工作，不直接回复用户，而是将状态和结果汇报给Router统一对外沟通。系统先通过程序规则过滤群聊消息、邮件提醒、代码审查评论等外部Trigger，再交由大模型判断是否行动；已分配任务的事件流可由Worker直接订阅，无需每次经过Router。此外还引入Inline&Spill、链式召回、投机执行及异步ReActLoop等机制，并将计算与会话状态放在云端、执行环境保留在用户本地设备，支持BYOM模式。

初步实验显示，Super-agent任务完成时间p50和p95分别为12.4分钟和15.7分钟，中性提示下单Session方案p95为29.5分钟。Router层压力测试中，Trigger到达速率从每分钟约1条提升至约40条时，单次请求耗时从2.5秒增至3.9秒，单个决定分摊的推理时间从6.4秒降至1.6秒。团队同时指出，Router层扩展、长程记忆、人机协作方式、Agent间通信及安全隐私等问题仍待解决，云端Agent接入本地设备后的提示词注入、端侧凭据泄露等风险需进一步应对。基于该思路构建的内部Super-agent实例已持续运行，团队还提供了名为dsh-superagent-prototype的原型实现，用于验证技术路线，并非正式产品。