DeepSeek Harness 官方团队于 10 月 31 日发布《Super-agent 设计探索：迈向更自主的 Agent 系统》一文，对外披露其面向工程实践的 Super-agent 架构设计思路。该文的核心判断是：当大模型执行单一任务所需的人工干预不断减少，制约生产力释放的主要因素已从模型能力转向人的注意力，Agent 系统因此需要从被动响应指令的单任务工具，转向持续在线、可并行处理多项任务的自主协作者。

文章指出，当前主流 Agent 设计仍以单一 Session 为基本单位，各会话之间彼此独立。当用户并行推进多项工作时，必须手动切换并维护不同会话的上下文。据 DeepSeek 团队观察，一个人通常只能同时跟进 3 至 5 个活跃 Session。即便借助 CLI、MCP 或外部连接器扩展本地 Agent 能力，仍会遭遇单会话同步阻塞、多任务上下文混乱，以及本地设备离线后任务随之中断等问题。

针对上述瓶颈，团队将这种新型 Agent 形态及其系统架构命名为 Super-agent，并归纳出四项基础特征：连续、高效、主动与持久。具体而言，连续指用户可在即时通讯、GitHub 评论等不同渠道与同一个 Agent 交互；高效指系统能够并行处理多个复杂任务；主动指 Agent 可持续观察环境事件并自行推进值得处理的事项；持久则要求 Agent 始终在线，并具备长时任务的承载能力。

从架构层面看，Super-agent 采用 Router 与 Worker 双层设计，由路由层负责任务分发与调度，工作层承担具体任务执行，以支撑多会话并行与跨渠道交互。对于 AI 行业从业者而言，这一设计探索的意义在于把 Agent 的竞争焦点从单任务完成质量，延伸至多任务编排、上下文治理与在线持续性等系统工程维度，也为后续自主 Agent 的工程落地提供了可参照的架构样本。