同时开三个 Coding Agent，切窗口切到飞起，还得记着谁卡住了、谁等审批、哪条会话跑偏了——恭喜，你升职成了 Agent 的老板，工资一分没涨。
瓶颈不是你的问题，是注意力的天花板：DeepSeek 给的数字挺冷——一个人同时只能跟得住 3 到 5 个活跃会话，模型再强，人的注意力也不会跟着变强。知乎
10 月 31 日晚，DeepSeek 发布《Super-agent 设计探索：迈向更自主的 Agent 系统》，同步把原型 dsh-superagent-prototype 以 MIT 协议开源。4 天冲上 1.7 万星。README 写得很老实：研究原型，不是产品。代码之外，一堆判断值得抄走。知乎GitHub知乎
一、分工这事，别让模型自己决定
思路是在干活的 Agent 头上再挂一层"主管"：Router 常驻、只负责派活，用轻量模型就够；Worker 一人一件事，干完向 Router 汇报。知乎
扎心的细节：他们给模型配了 subagent 工具、提示词也写了"合适时派给子 Agent"，五次跑下来一次都没派，全自己硬扛到上下文爆炸；初步数据里，单会话 95 分位要 29.5 分钟，Super-agent 压到 15.7 分钟。结论就一句：要不要分工，靠架构强制，别靠模型临场自觉。知乎
二、主动性要立规矩，否则死于话多
主动找活的 Agent 最容易变成话痨同事。硬规矩立得很细：群里单次回复超 100 词直接拒发，评审机器人的意见最多回应三轮，防止两个 AI 互相客气到死循环。还有句话值得裱起来：主动性的代价是噪音，噪音会杀死主动性。知乎
代价也摊开：多烧约 4 倍缓存 token，换更短更稳的完成时间。修个小 bug 值不值，看你的时间值不值。知乎
三、护城河正在下沉一层
这不是 DeepSeek 第一次出牌。8 月开源的 DeepSeek Harness（dsh）星标已超 27 万，主打设计就是一切皆插件。这次的 Super-agent，就是长在这块地基上的插件。信号很明白：模型趋同，竞争下沉一层——护城河从"谁的模型强"，变成"谁能让 AI 无值守跑一整夜、出了事还能翻日志"。代码里就有硬规则：模型可见即被记录。GitHub知乎
演示里有个真实案例：有人群里抱怨双击 bug 每天误触几十次，没人 @ Agent，过阵子仓库里多了个修好的 PR，带前后对比截图。README 有句总结：少占人的注意力，多交付价值。知乎GitHub
给同行的建议：先别上生产——Harness README 明写着开发者预览、会有破坏兼容性变更。但文档值得精读：philosophy、授权、执行、提示词、架构、部署全给了，连装环境都是 Agent 带着你做。GitHub
Agent 开始自己找活干的那天，就是人不该再当调度器的那天。你的下一份工作，是验收它的活。
