DeepSeek Super-Agent: यह क्या है, यह कैसे काम करता है, और अभी भी क्या गायब है3 min read

एक साथ तीन कोडिंग एजेंट खोलें और आप समस्या महसूस कर सकते हैं। एक निर्णय की प्रतीक्षा कर रहा है, एक बीस मिनट पहले समाप्त हो गया है, और आप पहले ही भूल गए हैं कि किसके पास ऑथ फिक्स है। DeepSeek की हार्नेस टीम ने इस पर एक नंबर डाला: अपने अनुभव में, एक व्यक्ति एक समय में केवल तीन से पांच सक्रिय एजेंट सत्रों का अनुसरण कर सकता है। उस बिंदु के बाद मॉडल अब बाधा नहीं रह गया है। तुम हो।

31 अक्टूबर, 2026 को, टीम ने जिसे सुपर-एजेंट कहा जाता है, उसके लिए एक डिज़ाइन लेख प्रकाशित किया और dsh-superagent नामक एक प्रोटोटाइप को ओपन-सोर्स किया। यह एक GitHub रिपॉजिटरी के लिए एक सक्रिय कोडिंग एजेंट है। एक लंबे समय तक चलने वाला राउटर सत्र लोगों से बात करता है और काम सौंपता है, और प्रत्येक स्वीकृत अनुरोध को अपना स्वयं का कार्यकर्ता सत्र मिलता है जो एक पुल अनुरोध या एक प्रश्न के साथ समाप्त होता है। भंडार ने लगभग दो दिनों में 12,000 सितारों को पार किया। इसका README स्पष्ट है कि यह शोध कोड है न कि आधिकारिक DeepSeek उत्पाद।

यह मार्गदर्शिका उन इंजीनियरों और टीम नेतृत्वकर्ताओं के लिए है जो जानना चाहते हैं कि प्रोटोटाइप क्या करता है, राउटर और वर्कर डिज़ाइन कैसे काम करता है, बेंचमार्क नंबर क्या साबित करते हैं और क्या नहीं करते हैं, और वास्तविक रिपॉजिटरी पर इंगित करने से पहले क्या जांचना है।

विवरण से पहले एक नोट. एक कार्यकर्ता का जवाब “इस बग को ठीक करें” एक पुल अनुरोध है, और GitHub इसके लिए एक अच्छा घर है। कोड के इर्द-गिर्द एजेंट जो कुछ भी उत्पन्न करते हैं, उसके बाकी हिस्सों को रखना कठिन होता है: मूल-कारण लेखन, परीक्षण सारांश, एक समीक्षक द्वारा मांगी गई तुलना तालिका।AgentGrid.ioएक साझा कार्यक्षेत्र है जहां लोग और एआई एजेंट एक लाइव संस्करण, एट्रिब्यूशन और इतिहास के साथ दस्तावेज़, ऐप्स और फ़ाइलें बनाते हैं, संपादित करते हैं और साझा करते हैं। हम वहां वापस आते हैं जहां यह अंत में फिट बैठता है।

DeepSeek Super-Agent क्या है?

दो चीजें एक साथ दिखीं. पहला एक लंबा डिज़ाइन लेख है, “सुपर-एजेंट डिज़ाइन की खोज: एक अधिक स्वायत्त एजेंट सिस्टम की ओर”। हार्नेस टीम ने इसे चीनी भाषा में लिखा और 1 नवंबर को एक्स पर मशीन-अनुवादित अंग्रेजी संस्करण पोस्ट किया। इसे 2.2 मिलियन से अधिक बार देखा गया है। दूसरा कोड है:deepseek-ai/dsh-superagent-प्रोटोटाइप, एमआईटी लाइसेंस के तहत जारी किया गया।

सुपर-एजेंट डिज़ाइन की खोज: एक अधिक स्वायत्त एजेंट प्रणाली की ओर

https://t.co/gwwIHtyCRQ

– DeepSeek हार्नेस (@DeepSeekHarness)1 नवंबर, 2026

यह कोई नया मॉडल नहीं है. dsh-superagent के लिए एक बंडल हैDeepSeek हार्नेस, DeepSeek का ओपन-सोर्स एजेंट हार्नेस, जिसे कंपनी दुनिया भर में सार्वजनिक पूर्वावलोकन के रूप में वर्णित करती है। बंडल एक GitHub रिपॉजिटरी देखता है और, यदि आप इसे चालू करते हैं, तो Feishu चैट करता है। जब अनुमत सूची में कोई व्यक्ति एजेंट से काम मांगता है, तो वह एक कार्य आइटम खोलता है, उसे अपने सत्र और निर्देशिका में चलाता है, और मूल वार्तालाप में उत्तर देता है। एक वेब पैनल वही दिखाता है जो एक व्यक्ति को चाहिए।

नाम जितना लगता है उससे कहीं ज्यादा आसान है. DeepSeek के उत्पाद विभाग से और लेख के अंतिम समीक्षकों में से एक, कुई तियानयी ने झिहु पोस्ट में बताया कि “सुपर” का मतलब सुपरस्क्रिप्ट बनाम सबस्क्रिप्ट के रूप में है। एक सुपर-एजेंट उस एजेंट के ऊपर एक परत जोड़ता है जो काम करता है, एक उप-एजेंट के विपरीत, जो इसके नीचे एक परत जोड़ता है। यह श्रेष्ठ बुद्धि का दावा नहीं है.

README पूरी तरह से पढ़ने लायक एक चेतावनी के साथ खुलता है: “केवल संदर्भ के लिए अनुसंधान प्रोटोटाइप, आधिकारिक DeepSeek उत्पाद नहीं।” इसमें कहा गया है कि अधिकांश इंजीनियरिंग कोडिंग एजेंटों द्वारा की गई थी, कोड में बग हो सकते हैं, और लेख में कुछ डिज़ाइन भविष्य के काम के लिए दिशानिर्देश हैं और लागू नहीं किए गए हैं।

एक और DeepSeek ड्रॉप: dsh-superagent

एक एजेंट ढांचा जो रेपो के GitHub मुद्दों और समानांतर में कई एजेंटों के साथ पीआर के माध्यम से काम करता है, जितना संभव हो उतना मूल्य प्रदान करते समय जितना संभव हो उतना कम मानव ध्यान लेने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

pic.twitter.com/XR73mIvA0V

– लिएंड्रो वॉन वेरा (@lvwerra)31 अक्टूबर 2026

DeepSeek क्यों कहता है कि बाधा मानवीय ध्यान है?

लेख एक साधारण अवलोकन से शुरू होता है। पिछले वर्ष में, कोडिंग एजेंट इतने अच्छे हो गए कि एक ही कार्य मॉडल द्वारा सीमित हो गया। लेकिन जब आप एक साथ कई कार्य चलाते हैं, तो सीमा आपके पास चली जाती है। प्रत्येक सत्र अलग-अलग होता है, इसलिए आप हाथ से उनके बीच स्विच करते हैं और हर एक क्या जानता है इसका ट्रैक रखते हैं। एक स्थानीय सत्र पर CLI, MCP या चैट कनेक्टर को बोल्ट करने से यह नई घटनाओं के बारे में सुन सकता है, लेकिन यह अभी भी लंबे आदेशों पर ब्लॉक करता है, विभिन्न कार्यों के संदर्भों को मिश्रित करता है, और जब आपका लैपटॉप निष्क्रिय हो जाता है तो रुक जाता है।

DeepSeek का उत्तर सत्र को आपके द्वारा प्रबंधित इकाई के रूप में मानना बंद करना है। इसमें चार लक्षण सूचीबद्ध हैं जो एक सुपर-एजेंट में होने चाहिए:

• निरंतर.आप उससे वहीं बात करते हैं जहां आप पहले से काम करते हैं, जैसे चैट या GitHub टिप्पणियां, और यह एक एजेंट की तरह व्यवहार करता है। यदि आप चैट में प्लान ए मांगते हैं और पुल अनुरोध टिप्पणी में प्लान बी पर स्विच करते हैं, तो यह अनुसरण करता है।
• उत्पादक.यह कई जटिल कार्यों को समानांतर में चलाता है और अंतिम निर्देश समाप्त होने से पहले अगला निर्देश लेता है।
• सक्रिय.यह घटनाओं पर नज़र रखता है, जो संभालने योग्य है उस पर कार्य करता है और अन्यथा चुप रहता है।
• लगातार.यह ऑनलाइन रहता है और आपके पुनः आरंभ किए बिना ही विफलताओं से उबर जाता है।

लेखकों का तर्क है कि कोई भी ReAct लूप सभी चार को वितरित नहीं कर सकता है, इसलिए गुणों को मॉडल के आसपास की वास्तुकला से आना होगा। यह लेख का वास्तविक विषय है, और हेसम द्वारा साझा किया गया नीचे का दृश्य व्याख्याता, एक पृष्ठ पर संपूर्ण डिज़ाइन देखने का एक त्वरित तरीका है।

यहां सुपर-एजेंट के बारे में DeepSeek के लेख का एक दृश्य व्याख्याता है:https://t.co/bByKYDoq6h pic.twitter.com/BhzbBh3NrP

– ℏεsam (@Hesamation)1 नवंबर, 2026

राउटर और वर्कर डिज़ाइन कैसे काम करता है?

एक अच्छे इंजीनियरिंग मैनेजर के बारे में सोचें जो स्टैंडअप के दौरान कभी भी कोड नहीं लिखता। दराउटरयह एक लंबे समय तक चलने वाला सत्र है जो हर चैनल से हर संदेश प्राप्त करता है। यह कार्य नहीं चलाता. यह तय करता है कि संदेश क्या मांग रहा है, एक कार्यकर्ता को नया काम सौंपता है, और इसमें शामिल लोगों को हर उत्तर लिखता है। लेख में कहा गया है कि यह किसी शेल टूल के बिना भी चल सकता है, और एक हल्का, तेज़ मॉडल आमतौर पर इसके लिए पर्याप्त होता है।

एकार्यकर्ताएक अलग संदर्भ और उपकरणों के एक पूरे सेट के साथ एक अलग सत्र है, जो एक कार्य के लिए समर्पित है। कार्यकर्ता कभी लोगों से सीधे बात नहीं करते. वे राउटर को स्थिति की रिपोर्ट करते हैं, जो एक स्वर में उत्तर रखता है। प्रोटोटाइप में, प्रत्येक टिकट को अपना स्वयं का सत्र और अपनी निर्देशिका मिलती है, आमतौर पर एक गिट वर्कट्री, और कार्यकर्ता की गिनती सीमित होती है। डिफ़ॉल्ट एक समय में तीन है, 1 से 16 तक समायोज्य, एक अतिरिक्त स्लॉट खाली रखा जाता है ताकि किसी व्यक्ति का संदेश हमेशा पहुंच सके।

दो विवरण इसे एक कार्य कतार से कहीं अधिक बनाते हैं।

फॉलो-अप राउटर को छोड़ दें।एक बार जब कोई कार्यकर्ता पुल अनुरोध या चैट थ्रेड का मालिक हो जाता है, तो वह उस थ्रेड की सदस्यता ले लेता है। बाद में टिप्पणियाँ सीधे उस पर जाती हैं, राउटर पर कोई अतिरिक्त मॉडल कॉल नहीं होती है। यदि कोई टिप्पणी किसी और चीज़ के बारे में निकलती है, तो कार्यकर्ता उसे वापस कर देता है।

बर्स्ट बैच हो जाते हैं।एक मॉडल के दौरान आने वाले ट्रिगर कतार में लग जाते हैं और अगली कॉल में एक साथ इंजेक्ट हो जाते हैं। लेखकों ने प्रभाव को मापा, और हम नीचे दी गई संख्याओं को देखते हैं।

विरोधाभास का एक और बिंदु. लेख इसे एजेंट टीम से अलग करता है। एक एजेंट टीम में, एक लीड एक जटिल कार्य को चरणों में तोड़ता है और उस पर काम करने वाली भूमिकाओं का समन्वय करता है, जो एक भारी तर्क भार है। सुपर-एजेंट राउटर केवल स्वतंत्र कार्यों को भेजता है और ट्रैक करता है कि वे उच्च स्तर पर कैसे संबंधित हैं। यह कार्य को स्वयं विघटित नहीं करता है।

जब कोई नहीं पूछता तो यह क्या करता है?

यहीं पर परियोजना का दर्शन व्यावहारिक हो जाता है। भंडार में पहला दस्तावेज़ एक पंक्ति में सिद्धांत बताता है: जितना संभव हो उतना कम मानवीय ध्यान दें, और जितना संभव हो उतना मूल्य दें। एजेंट द्वारा भेजा गया प्रत्येक संदेश एक सहकर्मी का ध्यान आकर्षित करता है, इसलिए यह केवल तभी बोलता है जब किसी व्यक्ति को कार्य करना चाहिए या परिणाम का उपयोग कर सकता है, और यह केवल तभी कार्य करता है जब पूछा जाता है या जब टीम द्वारा लिखा गया कोई नियम इसकी अनुमति देता है।

इसे लागू करने वाला गेट सादा कोड है, कोई मॉडल नहीं। यह जाँचता है कि टीम की अनुमत सूची के विरुद्ध कौन पूछ रहा है और रिकॉर्ड करता है कि अनुरोध कितना मजबूत है:

वह निरीक्षण मोड वह भाग है जो मुझे सबसे अधिक पसंद है। एजेंट यह रिकॉर्ड करके शुरू करता है कि उसने क्या किया होगा, इसलिए टीम उन रिकॉर्ड्स को इवल टैब पर पढ़ सकती है और अपनी अनुमतियों को तभी बढ़ा सकती है जब वे सही दिखें। संदेशों, टिप्पणियों और उद्धृत दस्तावेजों को किसी निर्णय के इनपुट के रूप में माना जाता है। एजेंट को जो करने की अनुमति है उसे वे बदल नहीं सकते।

डिज़ाइन लेख दिखाता है कि व्यवहार में सक्रिय कार्य कैसा दिखता है। आंतरिक DeepSeek हार्नेस उपयोगकर्ता समूह में, टीम ने “चुपचाप पुनरुत्पादन और फिक्स” नीति कॉन्फ़िगर की। जब कोई किसी समस्या की रिपोर्ट करता है या किसी प्रस्तावित परिवर्तन पर चर्चा करता है, तो एजेंट उसे पुन: प्रस्तुत करने और पृष्ठभूमि में समाधान खोजने का प्रयास करता है, और वह समस्या की पुष्टि करने और एक सरल समाधान ढूंढने के बाद ही कोई परिणाम देता है। अन्यथा यह शांत रहता है. लेख चैट चैनलों के लिए एक स्पष्ट नियम भी देता है जिसे लेखक कहते हैं कि उन्होंने सत्यापित किया है: प्रत्येक उत्तर को 100 शब्दों में सीमित करें। इसके विपरीत, GitHub पर, समस्या पृष्ठभूमि, परिवर्तन विवरण और सत्यापन परिणामों के साथ पुल अनुरोध घने होने चाहिए।

डिफ़ॉल्ट रूप से प्रत्येक GitHub संदेश एजेंट पोस्ट इस पंक्ति से शुरू होता है “यह एक स्वचालित एजेंट द्वारा है, किसी मानव द्वारा नहीं”। टीमें बाकी संकेतों के साथ उसे भी संपादित कर सकती हैं।

क्या बेंचमार्क नंबर कायम हैं?

लेख में एक छोटा सा प्रयोग शामिल है, और लेखक इसे केवल सांकेतिक कहने में सावधानी बरत रहे हैं। समूह-चैट और सीआई संदेशों की एक धारा पर चार डिज़ाइन एक साथ चले: प्रति रन लगभग 300 संदेश, उनमें से लगभग 20 वास्तविक कार्य अनुरोध, प्रत्येक में पाँच रन। कोडिंग कार्य को एक ऐसे उपकरण द्वारा सिम्युलेटेड किया गया था जिसमें बस समय लगता है, इसलिए परीक्षण शेड्यूलिंग और समन्वय को मापता है, न कि किसी के कोड की गुणवत्ता को।

तालिका को दो बार पढ़ें, क्योंकि शीर्षक पूरी कहानी नहीं है। राउटर डिज़ाइन ने p95 को पूरा करने का समय एक सत्र के लगभग आधे तक कम कर दिया, लेकिन इसमें कैश-रीड टोकन का लगभग दो से चार गुना उपयोग किया गया। और सबसे दिलचस्प पंक्ति दूसरी है: पास-थ्रू शॉर्टकट को हटाने से कार्य तेजी से या धीमी गति से खत्म नहीं होते हैं, इससे राउटर को लगभग 30 प्रतिशत अधिक निर्णय लेने पड़ते हैं और 37 प्रतिशत अधिक टोकन जलाने पड़ते हैं।

मेरा मानना है कि वास्तविक निष्कर्ष एकल-सत्र पंक्तियों में बैठता है। एक तटस्थ संकेत के साथ, मॉडल ने पांच में से किसी भी रन में कभी भी सबएजेंट को नहीं बुलाया। इसने कार्य स्वयं किया, नए संदेश इसमें बाधा डालते रहे और सबसे धीमे कार्यों में 29.5 मिनट लगे। एक संकेत के साथ जिसने इसे प्रत्यायोजित करने के लिए कहा, उसने पांच में से चार रन में प्रत्यायोजित किया, और शेष रन में मॉडल ने कार्य को “छोटा” माना और इसे स्वयं किया। एक सत्र मॉडल के मूड पर निर्भर करता है। जिस राउटर को कोड चलाने की अनुमति नहीं है वह वह गलती नहीं कर सकता।

अकेले राउटर पर एक अलग तनाव परीक्षण ने निर्णय-योग्य घटनाओं की आगमन दर को लगभग 1 से बढ़ाकर लगभग 40 प्रति मिनट कर दिया। औसत बैच 1.0 से 2.8 घटनाओं तक बढ़ गया, प्रति अनुरोध समय केवल 2.5 से 3.9 सेकंड तक बढ़ गया, और प्रति निर्णय परिशोधन समय 6.4 से 1.6 सेकंड तक गिर गया। जितनी अधिक घटनाएँ इकट्ठी होंगी, प्रत्येक घटना उतनी ही सस्ती होगी, लेखकों के अनुसार एक सीमा तक यह संदर्भ की लंबाई और एक मॉडल एक मोड़ में कितनी घटनाओं को सटीक रूप से संभाल सकता है, पर निर्भर करता है।

DeepSeek ने अभी-अभी अपने सुपर-एजेंट प्रोटोटाइप को ओपन-सोर्स किया है। एक राउटर सत्र लोगों से बात करता है और काम सौंपता है, और अलग-अलग कर्मचारी GitHub घटनाओं के समानांतर कार्य चलाते हैं। उनके स्वयं के परीक्षण में, उप-एजेंटों का उपयोग करके एकल सत्र की तुलना में पी95 पूरा होने का समय 29.5 से घटकर 15.7 मिनट हो गया।

व्हेल फिर से ओपन सोर्स हो गई।pic.twitter.com/mS4sRbHmyx

– चब्बी (@kimmonismus)1 नवंबर, 2026

ये सिंथेटिक कार्य पर स्व-रिपोर्ट किए गए परिणाम हैं। वे दिखाते हैं कि शेड्यूलिंग विचार सही है। वे यह नहीं दिखाते कि प्रोटोटाइप आपके बग को तेजी से ठीक करता है।

परियोजना से जुड़े लोग इसकी सीमाओं के बारे में क्या कहते हैं?

रिलीज़ के तुरंत बाद, DeepSeek के उत्पाद विभाग से और डिज़ाइन लेख के अंतिम समीक्षकों में से एक, कुई तियानयी ने लिखा कि वह डिज़ाइन को कैसे देखते हैं। उनकी फ़्रेमिंग उपयोगी है क्योंकि यह मामूली है। उन्होंने केंद्रीय व्यापार-बंद को कार्यों बनाम कार्य थ्रूपुट में निरंतरता का नाम दिया है।

सीमा पर, समीक्षा प्रत्यक्ष है. प्रोटोटाइप प्रस्तावित डिज़ाइन का केवल एक भाग लागू करता है। उनकी समीक्षा के अनुसार, DeepSeek हार्नेस में सभी सत्रों में कोई अंतर्निहित दीर्घकालिक मेमोरी नहीं थी। और सिस्टम को केवल कंपनी के अंदर एक छोटे, विश्वसनीय वातावरण में मान्य किया गया है। लेख के अपने खुले-समस्या अनुभाग में राउटर को स्केल करना, महीनों तक मेमोरी, सत्रों के बिना काम करना, एजेंटों के बीच संदर्भ सीमाएं और अलग-अलग एजेंटों को एक-दूसरे से कैसे बात करनी चाहिए, और सुरक्षा की सूची दी गई है।

इसे चलाने से पहले आपको क्या जांचना चाहिए?

अधिकांश लॉन्च पोस्ट की तुलना में दस्तावेज़ीकरण अधिक स्पष्ट है, और इसकी चेतावनियों को आवश्यकताओं के रूप में मानना उचित है।

• श्रमिकों की व्यापक पहुंच है।राउटर और कर्मचारियों के लिए दोनों अनुमति प्रीसेट साथ चलते हैंdanger-full-accessऑपरेटर के OS उपयोगकर्ता के रूप में. खाता रैपर चुनते हैं कि एजेंट किस GitHub क्रेडेंशियल का उपयोग करता है, लेकिन दस्तावेज़ कहते हैं कि वे डिफ़ॉल्ट हैं और सुरक्षा सीमा नहीं हैं, क्योंकि एक कार्यकर्ता अभी भी पूर्ण पथ से प्रोग्राम चला सकता है या आपकी होम निर्देशिका पढ़ सकता है। अनुशंसा एक समर्पित ओएस खाता है जो केवल एजेंट की साख रखता है।
• अविश्वसनीय इनपुट खुला सुरक्षा प्रश्न है।लेख में चेतावनी दी गई है कि यदि कोई त्वरित इंजेक्शन या सर्वर घुसपैठ क्लाउड एजेंट लूप से समझौता करता है, तो प्रत्येक कनेक्टेड डिवाइस तक पहुंचा जा सकता है, और मॉडल के संदर्भ में प्रवेश करने वाले क्रेडेंशियल लीक हो सकते हैं।
• मनुष्य डिफ़ॉल्ट रूप से विलीन हो जाते हैं।एजेंट कभी भी अपने खाते के अंतर्गत ऑटो-मर्ज को सक्षम नहीं करता है। ऑटो-मर्ज के लिए डिलीवरी आवश्यकताओं के संकेत में नामित दूसरे खाते की सीएलआई की आवश्यकता होती है, और डिफ़ॉल्ट निर्देश केवल 200 परिवर्तित लाइनों के तहत छोटे, स्वीकृत पुल अनुरोधों के लिए इसकी अनुमति देते हैं।
• यह एक रिपॉजिटरी के आसपास बनाया गया है।प्रत्येक सेटअप एक एकल GitHub रिपॉजिटरी देखता है, और Feishu, चीन में आम कार्यस्थल चैट टूल, अन्य प्रथम श्रेणी स्रोत है।
• आपको DeepSeek हार्नेस और एक मॉडल प्रदाता की आवश्यकता है।सेटअप सूची Node.js 22.19 या नया, pnpm, git 2.32 या नया, tmux, Python 3.8 या नया और GitHub CLI 2.48 या नया। मॉडल प्रदाता को कॉन्फ़िगर करना एक ऑपरेटर चरण है।
• शोर एक लागत है.दर्शन दस्तावेज़ कहता है कि वॉल्यूम उत्पन्न करने के लिए एजेंट का उपयोग न करें। बड़े पैमाने पर पुल अनुरोधों और प्रसारण संदेशों की कीमत आपकी टीम को देने से कहीं अधिक है।

आप अपने मुख्य भंडार को जोखिम में डाले बिना इसे कैसे आज़माएँगे?

सेटअप में कई चरण होते हैं, इसलिए प्रोजेक्ट आपसे एक कोडिंग एजेंट को इसे आपके साथ करने देने के लिए कहता है। README के ​​अनुसार, एजेंट एक समय में एक छोटा प्रश्न पूछता है, एक बार पूरी योजना दिखाता है, और फिर सब कुछ इंस्टॉल और कॉन्फ़िगर करता है। एक सतर्क पहली दौड़ इस तरह दिखती है:

1. एक फ़ेंकने योग्य भंडार चुनेंऔर एक समर्पित मशीन उपयोगकर्ता या ओएस खाता। अपना स्वयं का लॉगिन उपयोग न करें.
2. एजेंट के लिए एक अलग GitHub खाता बनाएं।वह जो कुछ भी लिखता है वह उसी नाम के अंतर्गत प्रकट होता है।
3. अपने कोडिंग एजेंट में रिपॉजिटरी खोलें और नीचे दिए गए संकेत को पेस्ट करें।इसके प्रश्नों का उत्तर एक-एक करके दें।
4. अनुमत सूची अपने पास रखेंऔर एक्सेप्ट मोड को निरीक्षण पर छोड़ दें।
5. कुछ छोटा सा अनुरोध करें.किसी स्वीकृत खाते से, टिप्पणी करें@<agent login> <request>किसी मुद्दे पर. एक टिकट लगभग एक मिनट के भीतर पैनल के अवलोकन पर दिखाई देना चाहिए।
6. एक सप्ताह के लिए इवल टैब पढ़ें।सूची का विस्तार करें या ऑटो पर तभी स्विच करें जब “स्वीकृत होगा” रिकॉर्ड सही दिखें।

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

परियोजना का दर्शन दस्तावेज़ ऑपरेटरों को चार नियम देता है जो दोहराने लायक हैं: संकीर्ण शुरुआत करें, कम शोर के लिए ट्यून करें, वॉल्यूम उत्पन्न करने के लिए एजेंट का उपयोग न करें, और यह आपके नाम पर जो कहता है उसे अपनाएं।

एजेंट का बाकी काम कहां जाना चाहिए?

मान लीजिए कि एक कार्यकर्ता एक परतदार एकीकरण परीक्षण पर एक घंटा बिताता है। पुल अनुरोध ही समाधान है. लेकिन इसके पीछे की जांच, कौन से परीक्षण विफल रहे, किन परिकल्पनाओं को खारिज किया गया, टाइमिंग टेबल ने क्या दिखाया, यह पीआर विवरण में शामिल नहीं है, और यह वही है जो समीक्षक चुनौती देना चाहता है। यदि वह केवल चैट उत्तर में रहता है, तो अगला एजेंट या टीम का साथी शून्य से शुरू होता है।

AgentGrid.ioउस हैंडऑफ़ के लिए बनाया गया है। मनुष्य और एआई एजेंट एक ही स्थिर पते, नियंत्रित पहुंच और एक संस्करण इतिहास के साथ समान लाइव दस्तावेज़ों, ऐप्स और फ़ाइलों पर काम करते हैं। AgentGrid.io के दस्तावेज़ कमांड-सक्षम एजेंट को चलाकर कनेक्ट करने का वर्णन करते हैंnpx @animaapp/cli@latest login. एक इंसान एजेंट के नाम, टीम और वह क्या कर सकता है, को मंजूरी देता है: पढ़ना, लिखना, साझा करना या प्रकाशित करना। उसके बाद, एजेंट के परिवर्तन इतिहास में उसके ही नाम से दिखाई देते हैं। प्रोटोटाइप में कोई अंतर्निहित AgentGrid.io एकीकरण नहीं है, इसलिए इसे अपने श्रमिकों के साथ प्रयास करने के लिए एक पैटर्न के रूप में मानें, न कि एक दस्तावेजी सुविधा के रूप में।

व्यवहार में, कार्यकर्ता अपनी जांच को एक मार्कडाउन फ़ाइल के रूप में लिखता है, समीक्षक एक तालिका पंक्ति पर टिप्पणी करता है, एक अन्य सहायक सारांश को कसता है, और पुल अनुरोध तीन चिपकाई गई प्रतियों के बजाय एक वर्तमान संस्करण से लिंक करता है।

एक एजेंट को साझा करने वाले कई लोगों के बारे में अन्य जानकारी के लिए हमारी मार्गदर्शिका देखेंग्रोक बॉट टीम बॉट. और यदि आप आश्चर्य करते हैं कि होस्ट किए गए एजेंट के नीचे क्या चलता है, तो हमारी मार्गदर्शिकाClaude Managed AgentsAnthropic के उसी मस्तिष्क और हाथों के विभाजन के संस्करण को देखता है, जिसे DeepSeek का लेख उद्धृत करता है।

आपको dsh-superagent का उपयोग कब करना चाहिए, और कब कुछ और?

• dsh-superagent का प्रयोग करेंएक गंभीर, प्रलेखित डिज़ाइन से सीखने के लिए, कम जोखिम वाले भंडार पर एक निहित प्रयोग चलाने के लिए, या इसके विचारों को उधार लेने के लिए: एक राउटर जो कभी कोड नहीं चलाता है, एक निर्दिष्ट दायरे के साथ टिकट, ऑटो मोड से पहले मोड का निरीक्षण करें।
• एकल इंटरैक्टिव कोडिंग एजेंट का उपयोग करेंजब आप एक समय में एक ही काम करते हैं और कदम दर कदम आगे बढ़ना चाहते हैं। सुपर-एजेंट विपरीत स्थिति के लिए बनाया गया है।
• AgentGrid.io का उपयोग करेंजब आउटपुट एक दस्तावेज़, रिपोर्ट या ऐप होता है जिसे कई लोगों और एजेंटों को समीक्षा, संपादित और प्रकाशित करने की आवश्यकता होती है, भले ही किसी भी एजेंट ने इसे बनाया हो।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

DeepSeek Super-Agent क्या है?

यह dsh-superagent नाम का एक शोध प्रोटोटाइप है, जिसे DeepSeek की हार्नेस टीम द्वारा MIT लाइसेंस के तहत 31 अक्टूबर, 2026 को जारी किया गया था। यह एक GitHub रिपॉजिटरी के लिए एक सक्रिय कोडिंग एजेंट है। एक लंबे समय तक चलने वाला राउटर सत्र अनुरोध लेता है और प्रत्येक स्वीकृत एक को अपने कार्यकर्ता सत्र में असाइन करता है, जो मूल वार्तालाप में उत्तर देता है, आमतौर पर एक पुल अनुरोध के साथ।

क्या DeepSeek Super-Agent एक आधिकारिक DeepSeek उत्पाद है?

नहीं, README इसे केवल संदर्भ के लिए एक शोध प्रोटोटाइप कहता है, न कि आधिकारिक DeepSeek उत्पाद, और कहता है कि इसे अपने वातावरण में उपयोग करने से पहले इसकी समीक्षा करें और अनुकूलित करें। यह आंतरिक संस्करण या डिज़ाइन लेख में वर्णित कार्यान्वयन के समान भी नहीं है।

एक सुपर-एजेंट एक उप-एजेंट से किस प्रकार भिन्न है?

एक उप-एजेंट कार्यशील एजेंट के नीचे एक परत जोड़ता है। एक सुपर-एजेंट इसके ऊपर एक परत जोड़ता है। इस डिज़ाइन में, राउटर कई श्रमिकों के ऊपर बैठता है, लोगों से बात करता है और कार्य भेजता है, जबकि प्रत्येक कार्यकर्ता अलगाव में एक कार्य संभालता है। नाम पद के बारे में है, अधिक बुद्धिमत्ता का दावा नहीं।

क्या इसके लिए Feishu या केवल GitHub की आवश्यकता है?

GitHub अकेला ही काफी है। Feishu एक वैकल्पिक दूसरा स्रोत है, और दस्तावेज़ कहता है कि Feishu सेटअप विफलता केवल Feishu स्रोत को अक्षम करती है।

क्या कंपनी रिपॉजिटरी पर चलना सुरक्षित है?

जैसा है वैसा नहीं. दस्तावेज़ कहते हैं कि कर्मचारी ऑपरेटर के ओएस उपयोगकर्ता के रूप में पूर्ण पहुंच के साथ चलते हैं और रैपर खाते एक अलगाव सीमा नहीं हैं। वे एक समर्पित OS खाता, GitHub पर एक समर्पित एजेंट खाता, एक छोटी अनुमत सूची और निरीक्षण मोड की अनुशंसा करते हैं जब आप सीखते हैं कि एजेंट कैसे व्यवहार करता है।

क्या यह एकल कोडिंग एजेंट सत्र से तेज़ है?

लेखकों के स्वयं के सिम्युलेटेड परीक्षण में, राउटर डिज़ाइन ने अधिक टोकन का उपयोग करते हुए, सबएजेंट टूल के साथ एकल सत्र के लिए 29.5 मिनट के मुकाबले 15.7 मिनट में सबसे धीमे कार्यों को पूरा किया। परीक्षण में सिम्युलेटेड कोडिंग कार्य और प्रति डिज़ाइन पांच रन का उपयोग किया गया, इसलिए यह शेड्यूलिंग लाभ दिखाता है, कोड गुणवत्ता नहीं।