离线能跑，但"离线跑"和"今天能装上跑起来的东西"，现在是两件事。10 月 31 日晚上 8 点半，DeepSeek Harness 团队发表了《Super-agent 设计探索：迈向更自主的 Agent 系统》，同日开源研究原型，11 月 1 日又放出英文版。“离线也能跑"的叙事，承载在设计第四个模块"计算、状态与环境分离"上——社区简称"存算分离”：循环计算搬进云端无状态容器，会话状态落进数据库，Agent 的死活不再跟着你手边那台机器的电源键走。但这个模块，开源原型里并没有实现，实测验证的是另一件事。知乎知乎
为什么要把任务从一台机器上解绑
设计的起点不是模型，而是组织方式。现有 Agent 以"会话"为最小单位，计算、状态、代码环境全绑在本地，笔记本一合盖就停摆；而一个人通常只能同时跟进 3 到 5 个活跃会话，多任务的上限取决于人的注意力。Super-agent 要做的，是把"派活"从人的注意力里拿走：常驻的 Router 只接消息、维护全局上下文、分派任务，自己不动手；Worker 在相互隔离的会话里并发执行，干完只向 Router 汇报，用户面前永远只有一个入口。为什么分工必须写进架构而不是提示词，一组消融实验说得很直白：给单会话 Agent 配上 subagent 工具、用中性提示词，五次运行里模型一次都没有分工。结构约束省掉的，就是这种临场犹豫。知乎知乎
存算分离：合盖断网后，任务凭什么还活着
支撑"离线"的是两步解绑。第一步拆开计算和状态：跑循环的算力放进云端无状态容器，会话状态全部存进数据库，这样 Agent 就不受任何单台机器开关机的影响；第二步拆开云端循环和执行环境：代码库、编译工具链留在本地，你这边只跑一个无状态的轻量 daemon，负责接云端命令、本地执行再传回结果，还支持把主力开发机直接挂到云端 Agent 上。哪怕合盖断网，重新连上线的那一刻，云端 Agent 会自己醒来，接着干完必须在这台机器上跑的活。这套思路与 Anthropic 此前提过的"脑手分离"同源，只是瞄准的是你的日常主力机。知乎
实测边界：它能自己修 bug，还不能替你离线常驻
把设计文章和仓库代码逐行比对过的第三方得出了边界结论。原型实际落地的是双层架构、事件驱动和一部分面向人的交互，聚焦盯一个 GitHub 仓库——issue、PR 评审、CI 结果都是输入，白名单成员 @ 它提需求才建工单。装到 DeepSeek Harness 上做插件实测的 B 站 UP 主 1024工程笔记，在一个订单价格小项目里故意改坏 3 处代码，推送后机器人自动开出 3 个 CI 失败 issue，全程没有人 @ 它，Router 自行判断分给 3 个 Worker，各自在独立目录里只改源码、不碰测试，从推送到 3 个修复 PR 建好用了 2 分 13 秒，合并后 CI 全绿。要留意，原型默认是 observe 模式，只看不动手，只记录"如果让我干、我准备怎么干"，这轮实测是手动切到自动档。知乎哔哩哔哩
账本：省的是时间，多烧的是 token
官方端到端实验测的是调度而非代码质量：每轮约 300 条合成消息里混着约 20 个工作请求，写代码的环节用一个只消耗时间的工具代替。代价同样写在桌面上：单次实验读缓存约 2323 万 token，约为单会话基线的 3.8 倍，团队的说法是"以更多 token 消耗换更短更稳的完成时间"。还有一组对照值得细看：把单会话的提示词改成"优先委派"，中位时间只差约一成，长尾却仍拖到 29 分钟——双层架构换来的不只是快，更是尾巴稳定。独立核查还指出，实验把消息间隔和工作时长缩到了四分之一，模型调用时间没有同比缩放，因此这些数字能支持"这种组织方式更稳"，还不能外推成"接进真实项目更省、交付更好"。知乎微博
第三方体检：判断够用，坑在交接处
另一个实测更像给 Router 做体检。有人把一段中文团队群聊语料灌进原型的真实代码里做回放评测：难例上 Router 基本判对，叫停指令、指代不明、话题相近的新需求都能认出来；最大的问题出在含糊话上——“不用你弄了"没说指哪件事时，Router 会按发送人去猜并错误叫停，专门剧本上原版提示错了 9 次，还连带丢了 18 条消息。加上"必须明确指向某张工单"的规则后误停归零，代价是回复从 42 条涨到 56 条，它学会了先问一句。另一个扎眼的发现在准入环节：别人在别的 thread 补充需求、没有 @ 智能体时，消息会被策略直接静默丢弃，完全不 @ 时丢 100%——眼下所谓"跨渠道连续”，还得靠人主动 @ 兜底。截至 11 月 4 日，还没有公开的独立复现，也没有代码质量、PR 通过率或返工率数据。知乎知乎
现在要上手：先分清"能干什么"和"还缺什么"
今天把开源原型装上，得到的是一个"盯着仓库、不用你逐个 @ 的"自动接活助手；"离线也常驻"的存算分离和防跑偏的 Watchdog 都还在纸面上。团队自己也把安全列为头号开放问题：一旦云端 Agent Loop 被入侵或提示词注入攻破，其连接的全部端侧设备都可能被控制。凭据一旦进入模型上下文，正常干活时也可能漏出去，文章的结论很克制：解决不了安全与隐私，Super-agent 只能在一个很小且可信的范围内工作。上手前的现实提醒同样来自实测者：Worker 是在你的系统账号下免审批执行命令的。所以先拿不要紧的项目试，用 observe 空跑几天、翻完日志再放权，并给 Agent 配独立的 GitHub 账号。至于传播中"对标 Claude Code"的说法，那是媒体的框架：设计文章里没有出现过 Claude，两次提到 Anthropic 也是在引用对方的托管 Agent 讨论。这套架构真正的分量，不在参数榜上，而在它把"谁来组织 Agent 干活"这个问题摆到了桌面上——接下来的看点，是存算分离模块何时进包，以及安全这关怎么过。知乎哔哩哔哩知乎
