DeepSeek Harness チームは先日、 dsh-superagentを MIT ライセンスの研究プロトタイプとしてリリースしました。DeepSeek dsh-superagent は、1 つの GitHub リポジトリ向けのプロアクティブなコーディングエージェントです。これは DeepSeek Harness用のバンドルとしてパッケージ化されています。GitHub をリッスンし、オプションで Feishu もリッスンします。許可されたリクエストを並列の作業項目に変換し、それぞれが独自のエージェントセッションで実行されます。このリリースは設計に関する投稿「 Exploring Super-agent Design: Towards a More Autonomous Agent System.
」とともに公開されました。
- TL;DaR TypeScriptバンドルで、v0.1.0がMITライセンスのもと、1コミットとしてリリースされました。Harnessプロファイルに設定されているモデルをそのまま使用します。
- TypeScript 製バンドル v0.1.0。1 コミットとして MIT ライセンスでリリース。Harness プロファイルに設定された任意のモデルを使用します。 あなた自身のマシンを、専用のDeepSeek Harnessプロファイルとして使用します。Node.js 22.19以上または24以上、git 2.32以上、Python 3.8以上、tmux、およびGitHub CLI 2.48以上が必要です。
- 専用の DeepSeek Harness プロファイルとして、自分のマシン上で実行。Node.js 22.19+ または 24+、git 2.32+、Python 3.8+、tmux、GitHub CLI 2.48+ が必要です。 DeepSeekのシミュレーションでは、ノイズの多いメッセージストリームのもとで、単一セッションのエージェントよりもはるかに速くタスクを完了しました。
- DeepSeek のシミュレーションでは、ノイズの多いメッセージストリーム下で、シングルセッションのエージェントよりもはるかに速くタスクを完了しました。 p95のタスク完了時間は15.7分で、単一セッションのベースラインの29.5分と比較して約1.9倍高速でした。
- p95 タスク完了時間は 15.7 分で、シングルセッションのベースラインの 29.5 分に対して約 1.9 倍高速でした。 最悪の点:
合成メッセージとシミュレートされたツールでのみテストされています。実際のコーディング品質は測定されていません。
これは、依頼されるのを待つGitHubエージェントです。許可された人がそのエージェントに話しかけると、Ticketと呼ばれる作業項目をオープンします。各Ticketはそれぞれ独自のセッションとディレクトリで実行されます。結果は元の会話に返され、多くの場合プルリクエストとして返されます。ローカルのWebパネルには、人の対応が必要なものだけが表示されます。
頼まれるのを待つ GitHub エージェントです。許可された人が話しかけると、Ticket と呼ばれる作業項目をオープンします。各 Ticket はそれぞれ独自のセッションとディレクトリで実行されます。結果は元の会話に、多くの場合プルリクエストとして返されます。ローカルの Web パネルには、人の対応が必要なものだけが一覧表示されます。 README ページは中核ルールを簡潔に示しています: できるだけ少ない人間の注意を奪い、できるだけ多くの価値を提供すること。 philosophy doc はこれを振る舞いに適用しています。エージェントは 1 回だけ確認し、作業中は沈黙を保ち、結果、質問、または失敗があったときにだけ再度書き込みます。
なぜ DeepSeek はスーパーエージェントを作ったのか?
DeepSeek チームは、主流のエージェントは 1 セッションを基本単位として扱っていると論じています。 ifeng の報道によると、人が同時に能動的に追跡できるのは 3 から 5 セッション程度までです。マルチタスクのボトルネックはモデルの能力ではなく、人間の注意になります。
ルーター・ワーカー・アーキテクチャはどのように機能するのか?
研究チームは2つのレイヤーについて説明している。長時間稼働するRouterが対話とディスパッチを担当する。分離されたWorkerセッションが実際の作業を行う。
プロトタイプでは、このフローは具体的なものになっており、次のとおり： domain model:
- Source → Trigger: GitHubやFeishuがイベントを生成する。
- Eval: 一連のTriggerが新しい作業を求めているかどうかを判断する。
- Ticket: 権限づけられた作業の単位であり、なぜ進行してよいかを示す不変のMandateを持つ。
- Subscription: プルリクエストへの後続のコメントが、新たなメンションなしで正しいWorkerに届く。
メインセッションは、より小さなツールセットで dsh-superagent-router プリセットを実行する。各Workerは dsh-superagent-workerを実行する。シェルコマンドは5秒後にバックグラウンドへ移行するため、Workerはメッセージを受け取り続けられる。詳細は execution doc.
プロアクティブな作業にはゲートが設けられている。 authorization doc では3つの受け入れモードが定義されている： off, observe （デフォルト）と auto。 observeでは、エージェントは受け入れただろう内容を記録するだけである。
研究チームはさらに、プロトタイプを超えたアイデアも列挙している：外部のWatchdog、ストレージとコンピュートの分離、そして非同期のReActループ。
性能はどうか？
DeepSeekはシミュレートされたグループチャットとGitHub CIストリームでテストを行った。各ランは約300件のメッセージを含み、そのうち約20件が実際の作業依頼だった。各スキームは5回実行された。詳細は ifeng’s account of the report.
- Super-agent: p50が12.4分、p95が15.7分。
- Single session plus subagents, neutral prompt: p95が29.5分。p50は示されていない。
- 理由： ニュートラルプロンプトでは、ベースラインは 5回のランでサブエージェントを0回しか呼び出さなかった.
- ルーターの負荷: 到着数が毎分約1から40に増加するにつれて、バッチサイズは1.0から2.8に拡大しました。リクエストあたりのレイテンシは2.5秒から3.9秒に上昇しました。
アブレーションによりイベントの直接パススルーが削除されました。ルーターの判断は約30%増加し、キャッシュ読み取りトークンは約37%増加しました。 23.23Mから31.77Mへ。すべての数値は自己申告であり、レポートの二次報告に基づくものです。
dsh-superagentは他のGitHubコーディングエージェントとどのように比較されますか?
| 機能 | DeepSeek dsh-superagent | GitHub Copilot cloud agent | Claude Code Action | OpenAI Codex |
|---|---|---|---|---|
| トリガー | 許可された人物によるメンション。書かれたルール | Issueの割り当て、チャット、API、Slackなど | @claude メンション、Issueの割り当て、workflow prompt | @Codex Slack内。クラウドタスク |
| 依頼されていない(プロアクティブな)作業 | はい、ルールによるゲートあり。 observe デフォルトで | はい、automations経由 | はい、workflowイベント経由 | 非公開 |
| 並列の分離セッション | はい、Ticketごとに1つ | 非公開 | 非公開 | 非公開 |
| 実行場所 | あなたのマシン(Harnessプロファイル) | GitHub上、バックグラウンドで | あなたのGitHub Actionsランナー | Codex cloud |
| チャットソース | Feishu(任意) | Slack、Teams | 非公開 | Slack |
| ライセンス | MIT | 非公開 | MIT | CLIエージェント オープンソース |
| 入手可能性 | 研究プロトタイプ | すべての有料Copilotプラン | あなたのAPIキーまたはクラウドプロバイダー | ChatGPT Plus以上 |
主なポイント
- DeepSeekは、MITライセンスのプロアクティブなコーディングエージェントのプロトタイプ「dsh-superagent」をリリースしました。
- Routerが作業を振り分け、隔離されたWorkerセッションが各Ticketを実行します。
- シミュレーションにおけるp95タスク時間は、単一セッションの29.5分に対して15.7分でした。
- プロアクティブな作業は、チームが有効にするまで
observeモードのままです。 - OSユーザーの完全な権限で実行されるため、使用前に隔離してください。
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この投稿 DeepSeek、ルーター・ワーカー型コーディングエージェント「dsh-superagent」をオープンソース化 は以下に最初に掲載されました MarkTechPost.