【DeepSeek新招】推Super-agent架構 AI代理24小時跨平台自主運作 任務完成時間減半
內地AI公司DeepSeek旗下團隊DeepSeek Harness，近日公開一套名為「Super-agent」的AI代理架構，核心是雙層的Router（路由層）與Worker（工作層）設計，配合事件驅動機制，讓AI代理突破過往單一工作階段的限制，可持續在線、跨平台接收指令，並同時並行處理多項任務。據報道，實驗數據顯示，單一工作階段模式下，任務完成時間的第95百分位數為29.5分鐘，改用Super-agent架構後大幅降至15.7分鐘，縮短近半。
【雙層架構】Router負責分派 Worker平行執行
Super-agent架構的核心，在於將「思考」與「執行」拆開處理。據報道，Router層負責接收使用者指令、判斷任務類型並分配工作，而Worker層則負責執行具體任務，並將結果回報至Router，多個Worker可同時平行運作，互不干擾。系統同時採用「存算分離」設計，運算部署於雲端，狀態資料儲存於資料庫，本地數據毋需上傳，據報亦是出於資料私隱的考量。
【兩層過濾】程序篩選加語意分析 減少無效運算
要讓AI代理長時間在線而不浪費運算資源,過濾機制同樣關鍵。據報道,系統設有「程序層」與「語意層」兩階段過濾:程序層先快速篩走明顯無關的外部訊息,語意層再交由大型語言模型逐一判斷是否需要處理，從而降低整體無效運算成本。架構亦內建「Watchdog」監控機制，一旦偵測到任務出現異常或偏離目標，系統會自動介入干預，確保代理運作不致失控。
【實測表現】300則訊息20項工作 效率提升近半
性能數據方面，據報道，相關測試基於300則訊息及20項工作請求的合成負載，結果顯示任務完成時間第95百分位數由29.5分鐘降至15.7分鐘，改善幅度接近47%。不過據報道亦有分析指出，測試場景屬合成負載，未必能完全反映真實大規模團隊的使用環境，實際效能仍待更大規模驗證。目前，DeepSeek內部已將Super-agent投入實際運作，包括重現及修復程式問題、回應程式碼審查，以至協助DeepSeek Harness本身的持續更新。
| 項目 | 內容 | 洞察 |
| 核心架構 | Router/Worker雙層設計＋事件驅動 | 思考與執行拆開並行 |
| 過濾機制 | 程序層＋語意層兩階段過濾 | 降低無效運算成本 |
| 效能數據 | 任務完成時間29.5分鐘→15.7分鐘 | 改善接近47%（合成負載測試） |
| 目前應用 | 內部修復程式、審查程式碼、自我更新 | 大規模部署仍待驗證 |
AI代理要從「做完一件事就休息」的工具，進化成能長時間自主運作的「數碼員工」，長期記憶管理、多代理協作，以至資料安全私隱，都是DeepSeek及整個行業仍要跨過的關口。Super-agent架構算是提出了一個方向，但距離大規模應用，恐怕仍要走一段路。
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