DeepSeek Super-Agent: এটি কী, এটি কীভাবে কাজ করে এবং এখনও কী অনুপস্থিত4 min read

একবারে তিনটি কোডিং এজেন্ট খুলুন এবং আপনি সমস্যাটি অনুভব করতে পারেন। একজন একটি সিদ্ধান্তের জন্য অপেক্ষা করছে, একটি বিশ মিনিট আগে শেষ হয়েছে, এবং আপনি ইতিমধ্যে ভুলে গেছেন যে কোনটির অনুমোদন আছে৷ DeepSeek এর হারনেস টিম এটিতে একটি নম্বর রেখেছে: তার অভিজ্ঞতায়, একজন ব্যক্তি একবারে মাত্র তিন থেকে পাঁচটি সক্রিয় এজেন্ট সেশন অনুসরণ করতে পারে। যে বিন্দু অতীত মডেল আর বাধা নেই. আপনি.

31শে অক্টোবর, 2026-এ, দলটি সুপার-এজেন্ট নামে একটি ডিজাইন নিবন্ধ প্রকাশ করেছে এবং dsh-superagent নামে একটি প্রোটোটাইপ ওপেন সোর্স করেছে৷ এটি একটি GitHub সংগ্রহস্থলের জন্য একটি সক্রিয় কোডিং এজেন্ট। একটি দীর্ঘস্থায়ী রাউটার সেশন লোকেদের সাথে কথা বলে এবং কাজ করে দেয় এবং প্রতিটি গৃহীত অনুরোধ তার নিজস্ব কর্মী সেশন পায় যা একটি টান অনুরোধ বা একটি প্রশ্নে শেষ হয়। ভান্ডারটি প্রায় দুই দিনে 12,000 স্টার অতিক্রম করেছে। এটির README ভোঁতা যে এটি গবেষণা কোড এবং একটি অফিসিয়াল DeepSeek পণ্য নয়৷

এই নির্দেশিকাটি প্রকৌশলী এবং দলের নেতৃত্বের জন্য যারা প্রোটোটাইপটি কী করে, রাউটার এবং কর্মী ডিজাইন কীভাবে কাজ করে, বেঞ্চমার্ক নম্বরগুলি কী করে এবং প্রমাণ করে না এবং এটিকে একটি আসল সংগ্রহস্থলে নির্দেশ করার আগে কী পরীক্ষা করতে হবে তা জানতে চান৷

বিস্তারিত আগে একটি নোট. “এই বাগটি ঠিক করুন” এর জন্য একজন কর্মীর উত্তর হল একটি টান অনুরোধ, এবং GitHub এটির জন্য একটি ভাল বাড়ি৷ কোডের চারপাশে এজেন্টরা যা তৈরি করে তার বাকিগুলি স্থাপন করা কঠিন: মূল-কারণ লিখন, পরীক্ষার সারাংশ, একজন পর্যালোচক যে তুলনামূলক টেবিলটি চেয়েছিলেন।AgentGrid.ioএকটি ভাগ করা ওয়ার্কস্পেস যেখানে মানুষ এবং এআই এজেন্টরা একটি লাইভ সংস্করণ, অ্যাট্রিবিউশন এবং ইতিহাস সহ নথি, অ্যাপ এবং ফাইল তৈরি, সম্পাদনা এবং ভাগ করে। আমরা যেখানে শেষের কাছাকাছি ফিট করে সেখানে ফিরে আসি।

DeepSeek Super-Agent কি?

দুটো জিনিস একসাথে দেখা গেল। প্রথমটি একটি দীর্ঘ নকশা নিবন্ধ, “অন্বেষণ সুপার-এজেন্ট ডিজাইন: আরও স্বায়ত্তশাসিত এজেন্ট সিস্টেমের দিকে”। হারনেস দল এটিকে চীনা ভাষায় লিখেছে এবং 1 নভেম্বর X-এ একটি মেশিন-অনুবাদিত ইংরেজি সংস্করণ পোস্ট করেছে। এটি 2.2 মিলিয়নেরও বেশি বার দেখা হয়েছে। দ্বিতীয়টি হল কোড:deepseek-ai/dsh-superagent-প্রোটোটাইপ, MIT লাইসেন্সের অধীনে মুক্তি.

সুপার-এজেন্ট ডিজাইন অন্বেষণ: আরও স্বায়ত্তশাসিত এজেন্ট সিস্টেমের দিকে

https://t.co/gwwIHtyCRQ

– DeepSeek হারনেস (@DeepSeekHarness)নভেম্বর 1, 2026

এটি একটি নতুন মডেল নয়. dsh-superagent এর জন্য একটি বান্ডিলDeepSeek জোতা, DeepSeek এর ওপেন-সোর্স এজেন্ট জোতা, যা কোম্পানি বিশ্বব্যাপী সর্বজনীন পূর্বরূপ হিসাবে বর্ণনা করে। বান্ডেলটি একটি GitHub সংগ্রহস্থল দেখে এবং, যদি আপনি এটি চালু করেন, Feishu চ্যাট৷ অনুমোদিত তালিকার কেউ যখন এজেন্টকে কাজের জন্য জিজ্ঞাসা করে, তখন এটি একটি কাজের আইটেম খোলে, এটিকে নিজস্ব সেশন এবং ডিরেক্টরিতে চালায় এবং মূল কথোপকথনে উত্তর দেয়। একটি ওয়েব প্যানেল শুধুমাত্র একজন ব্যক্তির যা প্রয়োজন তা দেখায়।

নামটি শোনার চেয়ে সহজ। DeepSeek-এর পণ্য বিভাগ থেকে এবং নিবন্ধের চূড়ান্ত পর্যালোচকদের একজন কুই তিয়ানি একটি Zhihu পোস্টে ব্যাখ্যা করেছেন যে “সুপার” মানে সুপারস্ক্রিপ্ট বনাম সাবস্ক্রিপ্টের মতো। একটি সুপার-এজেন্ট এজেন্টের উপরে একটি স্তর যুক্ত করে যা কাজ করে, একটি সাব-এজেন্টের বিপরীত, যা এটির নীচে একটি যুক্ত করে। এটা উচ্চতর বুদ্ধিমত্তার দাবি নয়।

README সম্পূর্ণ পড়ার যোগ্য একটি সতর্কতা সহ খোলে: “শুধুমাত্র রেফারেন্সের জন্য প্রোটোটাইপ গবেষণা করুন, একটি অফিসিয়াল DeepSeek পণ্য নয়।” এটি যোগ করে যে অনেক ইঞ্জিনিয়ারিং কোডিং এজেন্টদের দ্বারা করা হয়েছিল, যে কোডটিতে বাগ থাকতে পারে এবং নিবন্ধের কিছু ডিজাইন ভবিষ্যতের কাজের জন্য নির্দেশাবলী এবং প্রয়োগ করা হয় না।

আরেকটি DeepSeek ড্রপ: dsh-superagent

একটি এজেন্ট ফ্রেমওয়ার্ক যা একটি রেপোর GitHub সমস্যা এবং PR-এর মাধ্যমে সমান্তরালভাবে অনেক এজেন্টের সাথে কাজ করে, যতটা সম্ভব মূল্য প্রদান করার সময় যতটা সম্ভব কম মানুষের মনোযোগ নেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

pic.twitter.com/XR73mIvA0V

– লিয়েন্দ্রো ভন ভেরা (@lvwerra)অক্টোবর 31, 2026

কেন DeepSeek বলে যে বাধা মানুষের মনোযোগ?

নিবন্ধটি একটি সাধারণ পর্যবেক্ষণ থেকে শুরু হয়। গত বছর ধরে, কোডিং এজেন্টরা যথেষ্ট ভাল হয়েছে যে মডেল দ্বারা একটি একক কাজ সীমিত। কিন্তু একবার আপনি একবারে একাধিক কাজ চালালে, সীমা আপনার কাছে চলে আসে। প্রতিটি অধিবেশন বিচ্ছিন্ন, তাই আপনি তাদের মধ্যে হাত দিয়ে স্যুইচ করুন এবং প্রত্যেকে কী জানেন তা ট্র্যাক করুন। একটি স্থানীয় অধিবেশনে একটি CLI, MCP বা একটি চ্যাট সংযোগকারীকে বোল্ট করা এটি নতুন ইভেন্টগুলি সম্পর্কে শুনতে দেয়, তবে এটি এখনও দীর্ঘ কমান্ডগুলিতে ব্লক করে, বিভিন্ন কাজের প্রসঙ্গ মিশ্রিত করে এবং আপনার ল্যাপটপ ঘুমালে থামে।

DeepSeek এর উত্তর হল সেশনটিকে আপনার পরিচালনা করা ইউনিট হিসাবে বিবেচনা করা বন্ধ করা। এটি একটি সুপার-এজেন্টের থাকা উচিত এমন চারটি বৈশিষ্ট্য তালিকাভুক্ত করে:

• ক্রমাগত।আপনি এটির সাথে কথা বলেন যেখানে আপনি ইতিমধ্যে কাজ করেন, যেমন চ্যাট বা GitHub মন্তব্য, এবং এটি একটি এজেন্টের মতো আচরণ করে৷ আপনি যদি চ্যাটে প্ল্যান A চান এবং একটি টান অনুরোধ মন্তব্যে প্ল্যান বি-তে স্যুইচ করেন, তাহলে তা অনুসরণ করে।
• উৎপাদনশীল।এটি সমান্তরালভাবে বেশ কয়েকটি জটিল কাজ চালায় এবং শেষটি শেষ হওয়ার আগে পরবর্তী নির্দেশ গ্রহণ করে।
• সক্রিয়।এটি ইভেন্টগুলি দেখে, যা পরিচালনা করার যোগ্য তার উপর কাজ করে এবং অন্যথায় শান্ত থাকে।
• ক্রমাগত।এটি অনলাইনে থাকে এবং আপনি এটি পুনরায় চালু না করে ব্যর্থতা থেকে পুনরুদ্ধার করে৷

লেখকরা যুক্তি দেন যে কোনও একক ReAct লুপ চারটিই সরবরাহ করতে পারে না, তাই গুণগুলি মডেলের চারপাশের আর্কিটেকচার থেকে আসতে হবে। এটি নিবন্ধের আসল বিষয়, এবং নীচের ভিজ্যুয়াল ব্যাখ্যাকারী, হেসাম শেয়ার করেছেন, একটি পৃষ্ঠায় পুরো নকশাটি দেখার একটি দ্রুত উপায়।

সুপার-এজেন্ট সম্পর্কে DeepSeek এর নিবন্ধের একটি ভিজ্যুয়াল ব্যাখ্যাকারী এখানে রয়েছে:https://t.co/bByKYDoq6h pic.twitter.com/BhzbBh3NrP

– ℏεsam (@Hesamation)নভেম্বর 1, 2026

রাউটার এবং ওয়ার্কার ডিজাইন কিভাবে কাজ করে?

একজন ভালো ইঞ্জিনিয়ারিং ম্যানেজারের কথা ভাবুন যিনি স্ট্যান্ডআপের সময় কোড লেখেন না। দরাউটারএকটি দীর্ঘস্থায়ী অধিবেশন যা প্রতিটি চ্যানেল থেকে প্রতিটি বার্তা গ্রহণ করে৷ এটা কাজ চালায় না. এটি স্থির করে যে একটি বার্তা কী চাইছে, একজন কর্মীকে নতুন কাজ হস্তান্তর করে এবং জড়িত ব্যক্তিদের প্রতিটি উত্তর লিখে। নিবন্ধটি বলে যে এটি কোনও শেল সরঞ্জাম ছাড়াই চলতে পারে এবং এটির জন্য একটি হালকা, দ্রুত মডেল সাধারণত যথেষ্ট।

ককর্মীএকটি বিচ্ছিন্ন প্রসঙ্গ এবং একটি কাজের জন্য নিবেদিত টুলগুলির একটি সম্পূর্ণ সেট সহ একটি পৃথক অধিবেশন। শ্রমিকরা কখনো সরাসরি মানুষের সাথে কথা বলে না। তারা রাউটারে স্ট্যাটাস রিপোর্ট করে, যা এক কণ্ঠে উত্তর রাখে। প্রোটোটাইপে, প্রতিটি টিকিট তার নিজস্ব সেশন এবং নিজস্ব ডিরেক্টরি পায়, সাধারণত একটি গিট ওয়ার্কট্রি, এবং কর্মীদের সংখ্যা ক্যাপ করা হয়। ডিফল্ট একবারে তিনটি, 1 থেকে 16 পর্যন্ত সামঞ্জস্যযোগ্য, একটি অতিরিক্ত স্লট বিনামূল্যে রাখা হয় যাতে একজন ব্যক্তির বার্তা সর্বদা পেতে পারে।

দুটি বিবরণ এটি একটি টাস্ক সারির চেয়ে বেশি করে তোলে।

ফলো-আপ রাউটার এড়িয়ে যান।একবার একজন কর্মী একটি পুল অনুরোধ বা একটি চ্যাট থ্রেডের মালিক হলে, এটি সেই থ্রেডটিতে সদস্যতা নেয়। রাউটারে কোন অতিরিক্ত মডেল কল ছাড়াই পরবর্তী মন্তব্যগুলি সরাসরি এটিতে যায়। যদি একটি মন্তব্য অন্য কিছু সম্পর্কে পরিণত হয়, কর্মী তা ফিরিয়ে দেয়।

বিস্ফোরণ ব্যাচ করা হয়.একটি মডেলের সময় আসা ট্রিগারগুলি সারিবদ্ধ হয় এবং পরবর্তী কলে একসাথে ইনজেকশন দেওয়া হয়। লেখক প্রভাব পরিমাপ, এবং আমরা নীচের সংখ্যা তাকান.

বিপরীত আরও একটি বিন্দু. নিবন্ধটি এটিকে একটি এজেন্ট দল থেকে আলাদা করে। একটি এজেন্ট দলে, একটি সীসা একটি জটিল কাজকে ধাপে বিভক্ত করে এবং এতে কাজ করে এমন ভূমিকাগুলির সমন্বয় সাধন করে, যা একটি ভারী যুক্তির বোঝা। সুপার-এজেন্ট রাউটার শুধুমাত্র স্বাধীন কাজগুলি প্রেরণ করে এবং তারা কীভাবে উচ্চ স্তরে সম্পর্কযুক্ত তা ট্র্যাক করে। এটা কাজ নিজেই পচন না.

যখন কেউ জিজ্ঞাসা করে না তখন এটি কী করে?

এখানেই প্রকল্পের দর্শন বাস্তবসম্মত হয়। সংগ্রহস্থলের প্রথম নথিটি এক লাইনে নীতিটি বলে: যতটা সম্ভব কম মানুষের মনোযোগ নিন এবং যতটা সম্ভব মূল্য দিন। এজেন্টের পাঠানো প্রতিটি বার্তার জন্য একজন সহকর্মীর মনোযোগ খরচ হয়, তাই এটি তখনই কথা বলে যখন একজন ব্যক্তি অবশ্যই কাজ করতে পারে বা ফলাফল ব্যবহার করতে পারে, এবং এটি তখনই কাজ করে যখন জিজ্ঞাসা করা হয় বা যখন দলটি লিখিত একটি নিয়ম অনুমোদন করে।

যে গেটটি এটি কার্যকর করে সেটি প্লেইন কোড, মডেল নয়। এটি দলের অনুমোদিত তালিকার বিরুদ্ধে কে জিজ্ঞাসা করছে তা পরীক্ষা করে এবং অনুরোধটি কতটা শক্তিশালী তা রেকর্ড করে:

যে পর্যবেক্ষণ মোড আমি সবচেয়ে পছন্দ অংশ. এজেন্ট কী করেছে তা রেকর্ড করার মাধ্যমে শুরু করে, তাই দলটি ইভাল ট্যাবে সেই রেকর্ডগুলি পড়তে পারে এবং যখন তারা সঠিক দেখায় তখনই এর অনুমতিগুলি প্রশস্ত করতে পারে। বার্তা, মন্তব্য এবং উদ্ধৃত নথিগুলিকে একটি সিদ্ধান্তের ইনপুট হিসাবে বিবেচনা করা হয়। এজেন্টকে যা করার অনুমতি দেওয়া হয়েছে তা তারা পরিবর্তন করতে পারে না।

ডিজাইন নিবন্ধটি দেখায় যে প্র্যাকটিভ কাজটি অনুশীলনে কেমন দেখায়। অভ্যন্তরীণ DeepSeek হারনেস ব্যবহারকারী গোষ্ঠীতে, দলটি একটি “নিঃশব্দে পুনরুত্পাদন এবং ঠিক করুন” নীতি কনফিগার করেছে৷ যখন কেউ একটি সমস্যা রিপোর্ট করে বা প্রস্তাবিত পরিবর্তন নিয়ে আলোচনা করে, তখন এজেন্ট এটিকে পুনরুত্পাদন করার এবং পটভূমিতে একটি সমাধান খুঁজে বের করার চেষ্টা করে এবং এটি সমস্যাটি নিশ্চিত করার পরে এবং একটি সহজ সমাধান খুঁজে পাওয়ার পরেই এটি একটি ফলাফল প্রদান করে। নইলে চুপচাপ থাকে। নিবন্ধটি চ্যাট চ্যানেলগুলির জন্য একটি ভোঁতা নিয়মও দেয় যা লেখক বলেছেন যে তারা যাচাই করেছেন: প্রতিটি উত্তর 100 শব্দে ক্যাপ করুন। GitHub-এ, বিপরীতে, সমস্যার পটভূমি, পরিবর্তনের বিবরণ এবং যাচাইকরণের ফলাফল সহ টান অনুরোধগুলি ঘন হওয়া উচিত।

ডিফল্টরূপে প্রতিটি GitHub বার্তা এজেন্টের পোস্টগুলি লাইন দিয়ে শুরু হয় “এটি একটি স্বয়ংক্রিয় এজেন্ট দ্বারা, একটি মানব নয়”। টিম বাকি প্রম্পট সহ এটি সম্পাদনা করতে পারে।

বেঞ্চমার্ক সংখ্যা ধরে রাখা কি?

নিবন্ধটি একটি ছোট পরীক্ষা অন্তর্ভুক্ত করে, এবং লেখকরা এটিকে শুধুমাত্র নির্দেশক বলতে সতর্ক। গ্রুপ-চ্যাট এবং সিআই বার্তাগুলির একটি স্রোতে চারটি ডিজাইন পাশাপাশি চলে: প্রতি দৌড়ে প্রায় 300টি বার্তা, যার মধ্যে প্রায় 20টি আসল কাজের অনুরোধ, প্রতিটিতে পাঁচটি। কোডিং কাজটি এমন একটি সরঞ্জাম দ্বারা অনুকরণ করা হয়েছিল যা কেবল সময় ব্যয় করে, তাই পরীক্ষাটি সময় নির্ধারণ এবং সমন্বয় পরিমাপ করে, কারও কোডের গুণমান নয়।

টেবিলটি দুবার পড়ুন, কারণ শিরোনামটি পুরো গল্প নয়। রাউটার ডিজাইন p95 সমাপ্তির সময়কে একটি একক সেশনের প্রায় অর্ধেক করে, তবে এটি ক্যাশে-পঠিত টোকেনগুলির প্রায় দুই থেকে চার গুণ ব্যবহার করেছে। এবং সবচেয়ে আকর্ষণীয় সারিটি হল দ্বিতীয়টি: পাস-থ্রু শর্টকাটটি সরিয়ে দিলে কাজগুলি দ্রুত বা ধীরগতিতে শেষ হয় না, এটি রাউটারকে প্রায় 30 শতাংশ বেশি সিদ্ধান্ত নিতে এবং 37 শতাংশ বেশি টোকেন বার্ন করতে বাধ্য করে৷

আমার পড়া হল যে বাস্তব অনুসন্ধান একক-সেশনের সারিগুলিতে বসে। একটি নিরপেক্ষ প্রম্পট সহ, মডেলটি কখনও পাঁচ রানের মধ্যে একটি সাবএজেন্টকে ডাকেনি। এটি নিজেই কাজটি করেছে, নতুন বার্তাগুলি এটিকে বাধাগ্রস্ত করতে থাকে এবং সবচেয়ে ধীরগতির কাজগুলি 29.5 মিনিট সময় নেয়৷ একটি প্রম্পট যা এটিকে প্রতিনিধিকে বলেছিল, এটি পাঁচ রানের মধ্যে চারটিতে অর্পণ করে এবং অবশিষ্ট রানে মডেল কাজটিকে “ছোট” বিচার করে এবং নিজেই এটি করেছিল। একটি একক অধিবেশন মডেলের মেজাজ উপর নির্ভর করে। একটি রাউটার যা কোড চালানোর অনুমতি নেই সেই ভুল করতে পারে না।

একা রাউটারে একটি পৃথক স্ট্রেস পরীক্ষা সিদ্ধান্ত নেওয়ার যোগ্য ইভেন্টের আগমনের হার প্রায় 1 থেকে প্রায় 40 প্রতি মিনিটে বাড়িয়েছে। গড় ব্যাচ 1.0 থেকে 2.8 ইভেন্টে বৃদ্ধি পেয়েছে, প্রতি অনুরোধের সময় শুধুমাত্র 2.5 থেকে 3.9 সেকেন্ডে বেড়েছে, এবং প্রতি সিদ্ধান্তের পরিমার্জিত সময় 6.4 থেকে 1.6 সেকেন্ডে নেমে এসেছে। যত বেশি ইভেন্টের স্তূপ বাড়বে, প্রত্যেকের দাম তত কম হবে, লেখকরা বলছেন একটি সীমা পর্যন্ত প্রসঙ্গ দৈর্ঘ্য এবং একটি মডেল কতগুলি ইভেন্ট এক পালা সঠিকভাবে পরিচালনা করতে পারে তার উপর নির্ভর করে।

DeepSeek তার সুপার-এজেন্ট প্রোটোটাইপটি ওপেন সোর্স করেছে। একটি রাউটার সেশন লোকেদের সাথে কথা বলে এবং কাজ দেয় এবং বিচ্ছিন্ন কর্মীরা GitHub ইভেন্টের সমান্তরালে কাজ চালায়। তাদের নিজস্ব পরীক্ষায়, সাবএজেন্ট ব্যবহার করে একটি একক সেশনের তুলনায় p95 সমাপ্তির সময় 29.5 থেকে 15.7 মিনিটে নেমে এসেছে।

তিমি আবার ওপেন সোর্স।pic.twitter.com/mS4sRbHmyx

– নিটোল (@কিমোনিসমাস)নভেম্বর 1, 2026

এগুলি সিন্থেটিক কাজের স্ব-প্রতিবেদিত ফলাফল। তারা দেখান সময়সূচী ধারণা শব্দ. তারা দেখায় না যে প্রোটোটাইপ আপনার বাগগুলি দ্রুত ঠিক করে।

প্রকল্পের কাছের লোকেরা এর সীমা সম্পর্কে কী বলে?

মুক্তির পরপরই, DeepSeek-এর পণ্য বিভাগের এবং ডিজাইন নিবন্ধের চূড়ান্ত পর্যালোচকদের একজন, কুই তিয়ানই লিখেছেন যে তিনি কীভাবে নকশাটি দেখেন। তার ফ্রেমিং দরকারী কারণ এটি বিনয়ী। তিনি কেন্দ্রীয় ট্রেড-অফকে টাস্ক থ্রুপুট বনাম টাস্ক জুড়ে ধারাবাহিকতা হিসাবে নাম দিয়েছেন।

সীমাতে, পর্যালোচনা সরাসরি। প্রোটোটাইপ প্রস্তাবিত নকশার শুধুমাত্র অংশ প্রয়োগ করে। তার পর্যালোচনা অনুসারে, DeepSeek হারনেসের সেশন জুড়ে বিল্ট-ইন দীর্ঘমেয়াদী মেমরি ছিল না। এবং সিস্টেমটি শুধুমাত্র কোম্পানির ভিতরে একটি ছোট, বিশ্বস্ত পরিবেশে যাচাই করা হয়েছে। নিবন্ধের নিজস্ব ওপেন-সমস্যা বিভাগে রাউটার স্কেল করা, কয়েক মাস ধরে মেমরি, সেশন ছাড়াই কাজ করা, এজেন্টদের মধ্যে প্রসঙ্গ সীমানা এবং কীভাবে বিচ্ছিন্ন এজেন্টদের একে অপরের সাথে কথা বলা উচিত এবং নিরাপত্তার তালিকা রয়েছে।

এটি চালানোর আগে আপনি কি পরীক্ষা করা উচিত?

বেশিরভাগ লঞ্চ পোস্টের তুলনায় ডকুমেন্টেশনটি আরও স্পষ্ট, এবং এটির সতর্কতাগুলিকে প্রয়োজনীয়তা হিসাবে বিবেচনা করা মূল্যবান৷

• শ্রমিকদের ব্যাপক প্রবেশাধিকার রয়েছে।উভয় অনুমতি প্রিসেট, রাউটার এবং কর্মীদের জন্য, সঙ্গে চালানোdanger-full-accessঅপারেটরের ওএস ব্যবহারকারী হিসাবে। এজেন্ট কোন GitHub শংসাপত্রগুলি ব্যবহার করে অ্যাকাউন্টের মোড়কগুলি বেছে নেয়, কিন্তু ডক্স বলে যে সেগুলি ডিফল্ট এবং নিরাপত্তা সীমানা নয়, কারণ একজন কর্মী এখনও পরম পথের মাধ্যমে একটি প্রোগ্রাম চালাতে পারে বা আপনার হোম ডিরেক্টরি পড়তে পারে৷ সুপারিশ হল একটি ডেডিকেটেড OS অ্যাকাউন্ট যা শুধুমাত্র এজেন্টের শংসাপত্রগুলি ধারণ করে৷
• অবিশ্বস্ত ইনপুট খোলা নিরাপত্তা প্রশ্ন.নিবন্ধটি সতর্ক করে যে যদি একটি প্রম্পট ইনজেকশন বা সার্ভারের অনুপ্রবেশ ক্লাউড এজেন্ট লুপকে আপস করে, প্রতিটি সংযুক্ত ডিভাইসে পৌঁছানো যেতে পারে এবং মডেলের প্রসঙ্গে প্রবেশ করা শংসাপত্রগুলি ফাঁস হতে পারে।
• মানুষ ডিফল্টরূপে একত্রিত হয়.এজেন্ট কখনই তার নিজের অ্যাকাউন্টের অধীনে স্বয়ংক্রিয়-মার্জন সক্ষম করে না। স্বয়ং-মার্জনের জন্য ডেলিভারি প্রয়োজনীয়তা প্রম্পটে নাম দেওয়া একটি দ্বিতীয় অ্যাকাউন্টের CLI প্রয়োজন এবং ডিফল্ট নির্দেশাবলী শুধুমাত্র 200টি পরিবর্তিত লাইনের অধীনে ছোট, অনুমোদিত পুল অনুরোধের জন্য অনুমতি দেয়।
• এটি একটি সংগ্রহস্থলের চারপাশে নির্মিত।প্রতিটি সেটআপ একটি একক GitHub সংগ্রহস্থল দেখে এবং Feishu, চীনে প্রচলিত একটি কর্মক্ষেত্র চ্যাট টুল, অন্য প্রথম-শ্রেণীর উত্স।
• আপনার প্রয়োজন DeepSeek জোতা এবং একটি মডেল প্রদানকারী।সেটআপ তালিকা Node.js 22.19 বা নতুন, pnpm, git 2.32 বা নতুন, tmux, Python 3.8 বা নতুন এবং GitHub CLI 2.48 বা নতুন। একটি মডেল প্রদানকারী কনফিগার করা একটি অপারেটর পদক্ষেপ।
• গোলমাল একটি খরচ.দর্শনের দলিল ভলিউম তৈরি করতে এজেন্ট ব্যবহার না করার কথা বলে। গণ পুল অনুরোধ এবং সম্প্রচার বার্তা আপনার টিম তাদের দেওয়ার চেয়ে বেশি খরচ করে৷

কিভাবে আপনি আপনার প্রধান সংগ্রহস্থল ঝুঁকি ছাড়া এটি চেষ্টা করবেন?

সেটআপের অনেক ধাপ রয়েছে, তাই প্রজেক্টটি আপনাকে কোডিং এজেন্টকে আপনার সাথে এটি করতে দিতে বলে। README অনুসারে, এজেন্ট একবারে একটি ছোট প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করে, একবার পুরো পরিকল্পনাটি দেখায় এবং তারপরে সবকিছু ইনস্টল করে এবং কনফিগার করে। একটি সতর্ক প্রথম রান এই মত দেখায়:

1. একটি নিক্ষেপ সংগ্রহস্থল চয়ন করুনএবং একটি ডেডিকেটেড মেশিন ব্যবহারকারী বা OS অ্যাকাউন্ট। আপনার নিজের লগইন ব্যবহার করবেন না.
2. এজেন্টের জন্য একটি পৃথক GitHub অ্যাকাউন্ট তৈরি করুন।এটি যা কিছু লেখে তা এই নামে প্রদর্শিত হয়।
3. আপনার কোডিং এজেন্টে সংগ্রহস্থলটি খুলুন এবং নীচের প্রম্পটটি পেস্ট করুন।একে একে এর প্রশ্নের উত্তর দিন।
4. অনুমোদিত তালিকা নিজের কাছে রাখুনএবং পর্যবেক্ষণ মোড ত্যাগ করুন।
5. ছোট কিছু অনুরোধ.একটি অনুমোদিত অ্যাকাউন্ট থেকে, মন্তব্য@<agent login> <request>একটি বিষয়ে একটি টিকিট প্রায় এক মিনিটের মধ্যে প্যানেলের ওভারভিউতে উপস্থিত হওয়া উচিত।
6. এক সপ্তাহের জন্য Eval ট্যাব পড়ুন।তালিকাটি প্রশস্ত করুন বা অটোতে স্যুইচ করুন শুধুমাত্র যখন “গ্রহণ করবে” রেকর্ডগুলি সঠিক দেখাবে৷

Read SETUP.md in this repository and set up dsh-superagent with me.

প্রকল্পের দর্শনের নথিটি অপারেটরদের চারটি নিয়ম দেয় যা পুনরাবৃত্তি করার মতো: সংকীর্ণ শুরু করুন, কম শব্দের জন্য সুর করুন, ভলিউম তৈরি করতে এজেন্ট ব্যবহার করবেন না এবং এটি আপনার নামে যা বলে তার মালিক৷

এজেন্টের বাকি কাজ কোথায় যেতে হবে?

ধরুন একজন কর্মী ফ্লাকি ইন্টিগ্রেশন পরীক্ষায় এক ঘন্টা ব্যয় করেন। টান অনুরোধ ফিক্স. কিন্তু এর পিছনে তদন্ত, কোন পরীক্ষাগুলি ব্যর্থ হয়েছে, কোন অনুমানগুলি এটি বাতিল করেছে, টাইমিং টেবিলটি যা দেখিয়েছে, তা PR বিবরণের অন্তর্গত নয় এবং এটি ঠিক যা পর্যালোচনাকারী চ্যালেঞ্জ করতে চান। যদি এটি শুধুমাত্র একটি চ্যাট উত্তরে থাকে, তাহলে পরবর্তী এজেন্ট বা সতীর্থ স্ক্র্যাচ থেকে শুরু করে।

AgentGrid.ioযে হ্যান্ডঅফ জন্য নির্মিত হয়. মানুষ এবং এআই এজেন্টরা একই লাইভ ডকুমেন্ট, অ্যাপ এবং ফাইলে কাজ করে, একটি স্থিতিশীল ঠিকানা, নিয়ন্ত্রিত অ্যাক্সেস এবং একটি সংস্করণ ইতিহাস। AgentGrid.io-এর ডক্সে চালানোর মাধ্যমে একটি কমান্ড-সক্ষম এজেন্টকে সংযুক্ত করার বর্ণনা রয়েছেnpx @animaapp/cli@latest login. একজন মানুষ এজেন্টের নাম, দল এবং এটি কী করতে পারে তা অনুমোদন করে: পড়ুন, লিখুন, ভাগ করুন বা প্রকাশ করুন৷ এর পরে, এজেন্টের পরিবর্তনগুলি তার নিজের নামে ইতিহাসে উপস্থিত হয়। প্রোটোটাইপের কোন বিল্ট-ইন AgentGrid.io ইন্টিগ্রেশন নেই, তাই এটিকে তার কর্মীদের সাথে চেষ্টা করার জন্য একটি প্যাটার্ন হিসাবে বিবেচনা করুন, একটি নথিভুক্ত বৈশিষ্ট্য নয়।

অনুশীলনে, কর্মী তার তদন্তটি একটি মার্কডাউন ফাইল হিসাবে লেখেন, পর্যালোচক একটি টেবিলের সারিতে মন্তব্য করেন, অন্য একজন সহকারী সারসংক্ষেপকে আঁটসাঁট করে দেয় এবং টান অনুরোধ তিনটি পেস্ট করা কপির পরিবর্তে একটি বর্তমান সংস্করণে লিঙ্ক করে।

একজন এজেন্টকে ভাগ করে নেওয়া অনেক লোকের সাথে অন্যটি গ্রহণের জন্য, আমাদের গাইড দেখুনGrok বট টিম বট. এবং যদি আপনি আশ্চর্য হন যে হোস্ট করা এজেন্টের নীচে কী চলে, আমাদের গাইডClaude Managed Agentsএকই মস্তিষ্ক এবং হাত বিভক্তের Anthropic এর সংস্করণের দিকে তাকায়, যা DeepSeek-এর নিবন্ধে উল্লেখ করা হয়েছে।

আপনার কখন dsh-superagent ব্যবহার করা উচিত এবং কখন অন্য কিছু?

• dsh-superagent ব্যবহার করুনএকটি গুরুতর, নথিভুক্ত নকশা থেকে শিখতে, একটি কম-ঝুঁকিপূর্ণ ভাণ্ডারে একটি অন্তর্ভুক্ত পরীক্ষা চালানোর জন্য, বা এর ধারণাগুলি ধার করতে: একটি রাউটার যা কখনই কোড চালায় না, একটি নির্দিষ্ট সুযোগ সহ টিকিট, অটো মোডের আগে মোড পর্যবেক্ষণ করুন।
• একটি একক ইন্টারেক্টিভ কোডিং এজেন্ট ব্যবহার করুনযখন আপনি একবারে একটি কাজ করেন এবং ধাপে ধাপে চালনা করতে চান। সুপার-এজেন্ট বিপরীত পরিস্থিতির জন্য নির্মিত হয়.
• AgentGrid.io ব্যবহার করুনযখন আউটপুটটি একটি নথি, প্রতিবেদন বা অ্যাপ যা অনেক লোক এবং এজেন্টকে পর্যালোচনা, সম্পাদনা এবং প্রকাশ করতে হবে, যে কোনো এজেন্ট এটি তৈরি করেছে।

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

DeepSeek Super-Agent কি?

এটি dsh-superagent নামের একটি গবেষণা প্রোটোটাইপ, DeepSeek এর হারনেস টিম 31 অক্টোবর, 2026-এ MIT লাইসেন্সের অধীনে প্রকাশ করেছে। এটি একটি GitHub সংগ্রহস্থলের জন্য একটি সক্রিয় কোডিং এজেন্ট। একটি দীর্ঘস্থায়ী রাউটার সেশন অনুরোধ নেয় এবং প্রতিটি গৃহীত একটিকে তার নিজস্ব কর্মী সেশনে বরাদ্দ করে, যা মূল কথোপকথনে উত্তর দেয়, সাধারণত একটি টান অনুরোধের সাথে।

DeepSeek Super-Agent কি একটি অফিসিয়াল DeepSeek পণ্য?

না। README এটিকে শুধুমাত্র রেফারেন্সের জন্য একটি গবেষণা প্রোটোটাইপ বলে এবং একটি অফিসিয়াল DeepSeek পণ্য নয়, এবং এটিকে আপনার নিজের পরিবেশে ব্যবহার করার আগে এটি পর্যালোচনা এবং মানিয়ে নিতে বলে। এটি অভ্যন্তরীণ সংস্করণ বা নকশা নিবন্ধটি বর্ণনা করা বাস্তবায়নের সাথে অভিন্ন নয়।

কিভাবে একটি সুপার-এজেন্ট একটি সাব-এজেন্ট থেকে আলাদা?

একটি সাব-এজেন্ট ওয়ার্কিং এজেন্টের নীচে একটি স্তর যোগ করে। একটি সুপার-এজেন্ট এটির উপরে একটি স্তর যোগ করে। এই ডিজাইনে, রাউটার অনেক কর্মীদের উপরে বসে, মানুষের সাথে কথা বলে এবং কাজগুলি প্রেরণ করে, যখন প্রতিটি কর্মী বিচ্ছিন্নভাবে একটি কাজ পরিচালনা করে। নামটি অবস্থান সম্পর্কে, বৃহত্তর বুদ্ধিমত্তার দাবি নয়।

এটির কি Feishu বা শুধুমাত্র GitHub দরকার?

GitHub একাই যথেষ্ট। Feishu হল একটি ঐচ্ছিক দ্বিতীয় উৎস, এবং ডকুমেন্টেশন বলছে একটি Feishu সেটআপ ব্যর্থতা শুধুমাত্র Feishu উৎসকে অক্ষম করে।

এটি একটি কোম্পানির সংগ্রহস্থল চালানো নিরাপদ?

যেমন আছে তেমন নয়। ডক্স বলে যে কর্মীরা অপারেটরের ওএস ব্যবহারকারী হিসাবে সম্পূর্ণ অ্যাক্সেসের সাথে চালায় এবং র্যাপার অ্যাকাউন্টগুলি একটি বিচ্ছিন্ন সীমানা নয়। তারা একটি ডেডিকেটেড OS অ্যাকাউন্ট, GitHub-এ একটি ডেডিকেটেড এজেন্ট অ্যাকাউন্ট, একটি সংক্ষিপ্ত অনুমোদিত তালিকা এবং পর্যবেক্ষণ মোড সুপারিশ করে যখন আপনি এজেন্ট কীভাবে আচরণ করে তা শিখবেন।

এটি কি একটি একক কোডিং এজেন্ট সেশনের চেয়ে দ্রুত?

লেখকদের নিজস্ব সিমুলেটেড পরীক্ষায়, রাউটার ডিজাইন আরও টোকেন ব্যবহার করে একটি সাবএজেন্ট টুলের সাথে একটি একক সেশনের জন্য 29.5 মিনিটের বিপরীতে 15.7 মিনিটে সবচেয়ে ধীরগতির কাজগুলি শেষ করেছে। পরীক্ষায় সিমুলেটেড কোডিং কাজ এবং ডিজাইন প্রতি পাঁচ রান ব্যবহার করা হয়েছে, তাই এটি সময়সূচী সুবিধা দেখায়, কোডের গুণমান নয়।