你的代码仓库
团队共享的项目，以及 Issue、PR、代码审查和 CI 上下文。原型按每个部署对应一个仓库来设计。
deepseek-ai 发布的研究原型DeepSeek SuperAgent：
DeepSeek SuperAgent：
更少打扰，更多交付。
认识 DeepSeek SuperAgent：将团队请求转化为实际开发任务，持续跟进上下文，在有值得关注的结果时回到你身边。
需要你的关注
1有用的交付，清晰的下一步。
从请求到交付
@agent 请排查这个失败的测试。GitHub · 授权用户
授权与任务范围已确认Eval → Ticket
正在排查测试失败原因独立会话与工作目录
你的规则，你的仓库，你来监督。
只在有用时发声。为人的注意力而设计
一条完整的协作链路
GitHub
+ Feishu 可选
DeepSeek Harness
由你掌控
认识 DEEPSEEK SUPERAGENT为一个代码仓库工作的
为一个代码仓库工作的
团队编程 Agent。
DeepSeek SuperAgent 是面向单个 GitHub 仓库的主动式编程 Agent，以 DeepSeek Harness 扩展包形式运行。它把团队提出请求的地方，与实际执行开发工作的环境连接起来。
团队成员可以在 Issue、Pull Request 讨论或已配置的飞书对话中提及 Agent。SuperAgent 会评估请求，检查发起者及其授权，创建一张工单，并为它分配独立的 Agent 会话与工作目录。这样，请求就能从讨论走向实现，不必由人手动在工具之间搬运上下文。
它的目标是完成有价值的工作，并在适当的时候回到人身边：交付可审查的结果、提出具体问题，或说明遇到的阻碍。网页面板将这些需要关注的时刻汇集起来，原始对话则继续作为团队协作的入口。
DeepSeek Harness
底层 Agent 运行时，为 Worker 提供会话、模型、工具和实际执行环境。
SuperAgent
协作编排层：接收请求、评估授权、分派工单、交付结果，并让人工监督能够落到实处。
该项目由 deepseek-ai 作为研究原型发布，并非 DeepSeek 官方产品。公开实现也不同于团队内部版本和研究文章中的完整设计。 README
为真实的团队协作而生像队友一样协作，
像队友一样协作，
有清晰的职责。
不止是一个聊天窗口，更是一套结构化协作方式：接收任务、在授权边界内行动，并交付有用的结果。
01
在团队工作的地方协作
接收 GitHub Issue、Pull Request 和评论中的请求；团队使用飞书时，也可接入聊天。
GitHub + 可选飞书02
自主行动，也有清晰边界
用允许名单和团队规则决定谁能发起任务、可以做哪些工作，并记录每个任务的授权范围。
明确的授权机制03
每个任务，独立工作空间
每个任务都有独立会话和工作目录，还可以设置同时运行的 Worker 数量，以及如何准备代码副本。
独立任务会话04
在原始对话中完成交付
结果回到最初的对话中，例如提交 Pull Request；订阅的讨论线程为任务带来后续上下文。
从请求到交付05
把人的注意力放在首位
监督面板优先展示问题、受阻任务和待审查结果，支持暂停处理并查看任务详情。
有效的人工监督06
让每一步决策都有迹可循
查看一条请求如何被评估、分配和执行，并追溯判断理由、规则版本和提示词修改记录。
可追溯的决策可以用来做什么从团队的一段对话，
从团队的一段对话，
到可以审查的改动。
以下为工作流程示例，并非效果基准。实际可以完成的工作，取决于仓库、模型、工具和部署配置。
Issue → 实现
在原始讨论中跟进问题
授权成员让 Agent 排查一个可复现的问题。执行器读取仓库，在工单目录中开展工作，并把结果返回原始对话。如果排查需要人的决定，或遇到无法继续的阻碍，工单会明确展示需要采取的行动。
@agent 请排查登录测试失败的原因审查 → 跟进
让 Pull Request 持续向前
审查者在工单关联的 PR 中留下反馈。订阅线程将上下文送达执行器，由 Worker 判断请求是否属于当前任务；范围内的继续处理，超出范围或属于其他任务的则交回路由评估。
@agent 请处理这轮代码审查意见飞书 → 代码仓库
把聊天请求带入开发流程
在已配置的飞书聊天中，团队成员提及机器人并提出仓库任务。请求沿用相同的授权和工单机制，结果与具体问题可以回到聊天中，让协作继续发生在请求最初出现的地方。
@agent 请添加一个活动摘要功能“
从一句请求，到实际进展让工作向前推进。
了解架构设计让工作向前推进。
让你始终掌握全局。
01
接收请求
在 GitHub 或已配置的飞书对话中提及 Agent，由事件来源记录触发请求。
Source → Trigger02
确认授权
评估器检查发起者和团队规则，将接受的请求转为有明确工作范围的任务。
Eval → Ticket03
执行任务
执行器在独立会话和目录中工作，并持续接收讨论中的后续上下文。
Assignment → Executor04
交付结果
将结果返回原始对话，在面板中突出展示待审查结果、问题和受阻任务。
Channel → Your team主动协作，需要清晰规则决定它可以拥有
决定它可以拥有
多少主动性。
明确请求与推断出的工作机会走不同路径。接受模式控制推断任务；明确的授权请求在所有模式下都可以处理。
每个被接受的任务，都有授权范围
允许名单决定谁可以请求工作，来源设置决定接收哪些对话。收到消息后，系统会判断它是明确请求、值得进一步评估的潜在任务，还是应当忽略的内容。
每个任务都会记录允许开展的工作范围，以及当时使用的规则版本。订阅的讨论可以补充信息，但不能扩大权限；已结束任务恢复前，系统会重新检查授权是否仍然有效。
先观察，再逐步开放自动执行。
默认的 observe 模式让团队看到 Agent 会主动接受哪些任务，但不会真正启动这些推断出的工作。记录的决策包含判断理由和匹配规则，使操作者能够先观察行为，再决定是否开放自动接受。
在 auto 模式下，推断任务仍需通过评估，并至少匹配一条已启用的规则。规则由团队定义；提及、机器人消息或引用文档，都不能自行改写 Agent 的权限。
off只处理明确请求
推断消息不会成为候选。适合希望 Agent 仅处理授权请求、暂不主动评估其他活动的阶段。
observe先观察，再决定默认
默认模式。评估推断候选，将积极判断记录为“本会接受”，但不会为其启动工单。
auto在团队规则内行动
评估通过且至少匹配一条已启用规则时，可以启动推断任务。明确请求仍然可用，决策也会保留记录。
围绕人的注意力设计的面板现在有什么需要我？
现在有什么需要我？
先回答这个问题。
Superagent 面板位于 DeepSeek Harness 网页侧边栏。它优先展示需要人工处理的工作，其次是系统健康状态，再次是单项工作的完整历史。
问题与审查
查看等待回答、准备审查，以及需要人工行动才能继续的工单。
健康与活动
检查配置问题、近期活动、事件来源状态和执行器负载。
控制与历史
暂停任务处理、重试符合条件的工作、查看决策，并追溯工单的原始触发事件。
| 面板页签 | 可以查看什么 |
|---|---|
| Overview | 需要关注的工单、系统问题、最近 24 小时的活动和执行器负载，可从摘要进入相应详情页面。 |
| Source | GitHub 和飞书连接的状态、配置问题，以及哪些请求被过滤、哪些消息被丢弃。 |
| Trigger | 对话线程、收到的触发事件、决策与订阅，帮助追踪一项工作的来源。 |
| Eval | 带有判断理由和匹配规则的决策记录，了解工作为何被接受或忽略。 |
| Execution | Worker 的运行状态、任务进展和等待处理的消息，并在符合条件时提供暂停、重试或停止操作。 |
| Settings | 输入源配置、评估策略、执行设置、团队提示词和部署详情，并保留保存历史。 |
让工作方式适配你的团队你的协作规范。
你的协作规范。
可持续的任务流程。
有效协作需要连续性：团队指令、清晰的交接，以及任务中断后能够恢复的工作机制。
告诉它团队如何工作
团队提示词包含 Communication（沟通方式）、Ticket scope（工单范围）和 Delivery requirements（交付要求）。你可以定义何时发声、哪些工作属于范围内，以及交付时需要附带哪些证据；团队技能则可补充按需加载的知识。
提示词编辑会保留版本，会话在每次模型请求时读取最新配置。这些指令影响工作行为，但不能替代由宿主代码执行的授权检查。
提示词与团队技能明确处理中断与恢复
任务受阻或失败时，会说明需要人处理什么。回复消息或进行符合条件的重试后，工作可以继续。插件重启时，会为中断的工作创建新的执行安排并附上恢复说明，保留已有任务背景。
人工设置的暂停会保持有效，直到由人解除。独立目录和凭据包装器提供工作默认设置，但并非系统级沙箱；部署时仍需准备一个你愿意授予 Agent 实际操作权限的环境。
任务执行与恢复开始你的探索从源码开始。
从源码开始。
让 Agent 帮你配置。
安装采用引导流程：克隆原型仓库，用编程 Agent 打开项目，再按照 SETUP.md 选择仓库、账户和权限。
阅读安装指南需要兼容的 DeepSeek Harness 运行时、模型服务和专用 GitHub Agent 账户。完整依赖以安装指南为准。
你的第一段配置对话SETUP.md
1
克隆研究原型
git clone https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype.git
cd dsh-superagent-prototype2
告诉你的编程 Agent
Read SETUP.md in this repository and set up dsh-superagent with me.3
审阅方案，再完成配置
选择仓库、请求来源和允许的团队成员。在安装前确认完整配置方案。
这是研究代码，尚非生产就绪软件。使用前请审查和适配。Worker 以你的系统用户身份执行命令。
进一步了解
阅读，理解， 构建。
直接阅读一手资料，了解原型已经实现的能力与实际边界。
你可能想了解好的问题，
好的问题，
清晰的回答。
了解它能做什么、适合用在哪里，以及运行之前需要知道什么。
DeepSeek SuperAgent（超级智能体）是什么？
dsh-superagent 是主动式编程 Agent 的研究原型，以 DeepSeek Harness 扩展包形式运行。它面向单个 GitHub 仓库，也可选择从飞书接收请求。
这是 DeepSeek 的官方产品或官网吗？
不是。仓库由 deepseek-ai 发布，但 README 明确说明它是研究原型，不是 DeepSeek 官方产品。本站为独立社区介绍网站，与 DeepSeek 无隶属或背书关系。
SuperAgent 和 DeepSeek Harness 有什么区别？
DeepSeek Harness 提供 Agent 运行时；SuperAgent 构建在其之上，增加面向仓库的协作能力，包括事件来源、授权策略、任务编排、交付和监督面板。
它会对看到的每条消息采取行动吗？
不会。接收规则、允许名单和评估决定触发事件是否能启动工作。订阅线程可以提供上下文，但不会授予新权限。主动行为取决于团队规则和配置的接受模式。
可以直接用于生产吗？运行在安全沙箱里吗？
作者将其定位为可能存在缺陷、需要审查与适配的研究代码。Worker 以操作者的系统用户身份执行命令，无逐条命令审批；独立目录不等于系统级安全沙箱。请使用专用环境并阅读部署文档。
可以免费使用吗？
该原型采用 MIT 许可证。模型 API、服务器和第三方服务可能单独收费。本站另有独立运营的托管试用计划，可加入等待列表接收开放通知；目前尚未开放试用。
Agent 可以部署到 Vercel 吗？
本介绍网站可以部署到 Vercel。Agent 本身是独立的、长期运行的 DeepSeek Harness 实例，需要本地状态、仓库访问和 Worker 进程。请按照官方 SETUP.md 和部署指南安装运行环境。
给团队留出 专注的空间。
探索一种更有章法的编程 Agent 协作方式。
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