DeepSeek Super-Agent: یہ کیا ہے، یہ کیسے کام کرتا ہے، اور ابھی تک کیا غائب ہے3 min read

ایک ساتھ تین کوڈنگ ایجنٹوں کو کھولیں اور آپ مسئلہ محسوس کر سکتے ہیں۔ ایک فیصلے کا انتظار کر رہا ہے، ایک بیس منٹ پہلے ختم ہو گیا، اور آپ بھول چکے ہیں کہ کس کے پاس توثیق ہے۔ DeepSeek کی ہارنس ٹیم نے اس پر ایک نمبر لگایا: اس کے تجربے میں، ایک شخص ایک وقت میں صرف تین سے پانچ فعال ایجنٹ سیشنز کی پیروی کر سکتا ہے۔ اس نقطہ کے بعد ماڈل اب رکاوٹ نہیں رہا ہے۔ آپ ہیں۔

31 اکتوبر 2026 کو، ٹیم نے ایک ڈیزائن آرٹیکل شائع کیا جسے وہ سپر ایجنٹ کہتا ہے اور dsh-superagent نامی ایک پروٹو ٹائپ اوپن سورس کرتا ہے۔ یہ ایک GitHub ریپوزٹری کے لیے ایک فعال کوڈنگ ایجنٹ ہے۔ ایک طویل المدت راؤٹر سیشن لوگوں سے بات کرتا ہے اور کام کو ہاتھ سے چلاتا ہے، اور ہر قبول شدہ درخواست کو اپنا ورکر سیشن ملتا ہے جو کہ پل کی درخواست یا سوال پر ختم ہوتا ہے۔ ذخیرے نے تقریباً دو دنوں میں 12,000 ستاروں کو عبور کیا۔ اس کا README دو ٹوک ہے کہ یہ ریسرچ کوڈ ہے نہ کہ کوئی آفیشل DeepSeek پروڈکٹ۔

یہ گائیڈ انجینئرز اور ٹیم لیڈز کے لیے ہے جو جاننا چاہتے ہیں کہ پروٹوٹائپ کیا کرتا ہے، روٹر اور ورکر کا ڈیزائن کیسے کام کرتا ہے، بینچ مارک نمبر کیا کرتے ہیں اور ثابت نہیں کرتے، اور اسے اصلی ذخیرہ میں اشارہ کرنے سے پہلے کیا چیک کرنا ہے۔

تفصیلات سے پہلے ایک نوٹ۔ "اس بگ کو ٹھیک کریں” کے لیے کارکن کا جواب ایک پل کی درخواست ہے، اور GitHub اس کے لیے ایک بہترین گھر ہے۔ باقی جو ایجنٹ کوڈ کے ارد گرد تیار کرتے ہیں اسے رکھنا مشکل ہے: بنیادی وجہ لکھنا، ٹیسٹ کا خلاصہ، موازنہ کی میز جو ایک جائزہ نگار نے مانگی ہے۔AgentGrid.ioایک مشترکہ ورک اسپیس ہے جہاں لوگ اور AI ایجنٹس ایک لائیو ورژن، انتساب اور تاریخ کے ساتھ دستاویزات، ایپس اور فائلیں بناتے، ان میں ترمیم اور اشتراک کرتے ہیں۔ ہم وہاں واپس آتے ہیں جہاں یہ اختتام کے قریب فٹ بیٹھتا ہے۔

DeepSeek Super-Agent کیا ہے؟

دو چیزیں ایک ساتھ دکھائی دیں۔ پہلا ایک طویل ڈیزائن آرٹیکل ہے، "سپر ایجنٹ ڈیزائن کی تلاش: زیادہ خود مختار ایجنٹ کے نظام کی طرف”۔ ہارنیس ٹیم نے اسے چینی زبان میں لکھا اور 1 نومبر کو X پر مشین سے ترجمہ شدہ انگریزی ورژن پوسٹ کیا۔ اسے 2.2 ملین سے زیادہ بار دیکھا جا چکا ہے۔ دوسرا کوڈ ہے:deepseek-ai/dsh-superagent-prototype، MIT لائسنس کے تحت جاری کیا گیا۔

سپر ایجنٹ ڈیزائن کی تلاش: ایک زیادہ خود مختار ایجنٹ کے نظام کی طرف

https://t.co/gwwIHtyCRQ

– DeepSeek ہارنس (@DeepSeekHarness)یکم نومبر 2026

یہ کوئی نیا ماڈل نہیں ہے۔ dsh-superagent کے لیے ایک بنڈل ہے۔DeepSeek ہارنس, DeepSeek کا اوپن سورس ایجنٹ استعمال، جسے کمپنی دنیا بھر میں عوامی پیش نظارہ کے طور پر بیان کرتی ہے۔ بنڈل ایک GitHub ریپوزٹری کو دیکھتا ہے اور، اگر آپ اسے آن کرتے ہیں، تو Feishu چیٹس۔ جب اجازت شدہ فہرست میں شامل کوئی شخص ایجنٹ سے کام کے لیے پوچھتا ہے، تو یہ ایک کام کی چیز کھولتا ہے، اسے اپنے سیشن اور ڈائریکٹری میں چلاتا ہے، اور اصل گفتگو میں جواب دیتا ہے۔ ایک ویب پینل صرف وہی دکھاتا ہے جس کی کسی شخص کو ضرورت ہوتی ہے۔

نام اس کی آواز سے زیادہ آسان ہے۔ DeepSeek کے پروڈکٹ ڈپارٹمنٹ سے تعلق رکھنے والے اور مضمون کے حتمی جائزہ لینے والوں میں سے ایک Cui Tianyi نے Zhihu پوسٹ میں وضاحت کی کہ "سپر” کا مطلب سپر اسکرپٹ بمقابلہ سبسکرپٹ ہے۔ ایک سپر ایجنٹ ایجنٹ کے اوپر ایک تہہ جوڑتا ہے جو کام کرتا ہے، ذیلی ایجنٹ کے برعکس، جو اس کے نیچے ایک کو جوڑتا ہے۔ یہ اعلیٰ ذہانت کا دعویٰ نہیں ہے۔

README مکمل طور پر پڑھنے کے قابل ایک انتباہ کے ساتھ کھلتا ہے: "صرف حوالہ کے لیے پروٹوٹائپ پر تحقیق کریں، کوئی آفیشل DeepSeek پروڈکٹ نہیں۔” اس میں مزید کہا گیا ہے کہ انجینئرنگ کا زیادہ تر حصہ کوڈنگ ایجنٹوں کے ذریعے کیا گیا تھا، کہ کوڈ میں کیڑے ہوسکتے ہیں، اور یہ کہ مضمون میں کچھ ڈیزائن مستقبل کے کام کے لیے ہدایات ہیں اور ان پر عمل درآمد نہیں کیا گیا ہے۔

ایک اور DeepSeek ڈراپ: dsh-superagent

ایک ایجنٹ کا فریم ورک جو ایک ریپو کے GitHub ایشوز اور PRs کے ساتھ متوازی طور پر بہت سے ایجنٹوں کے ساتھ کام کرتا ہے، زیادہ سے زیادہ قیمت فراہم کرتے ہوئے زیادہ سے زیادہ انسانی توجہ لینے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔

pic.twitter.com/XR73mIvA0V

– Leandro von Werra (@lvwerra)31 اکتوبر 2026

DeepSeek کیوں کہتا ہے کہ رکاوٹ انسانی توجہ ہے؟

مضمون ایک سادہ مشاہدے سے شروع ہوتا ہے۔ پچھلے ایک سال کے دوران، کوڈنگ ایجنٹوں کو کافی اچھا ملا ہے کہ ماڈل کے ذریعہ ایک ہی کام محدود ہے۔ لیکن ایک بار جب آپ ایک ساتھ کئی کام چلاتے ہیں، تو حد آپ تک پہنچ جاتی ہے۔ ہر سیشن الگ تھلگ ہوتا ہے، لہذا آپ ان کے درمیان ہاتھ سے سوئچ کرتے ہیں اور ہر ایک کو کیا معلوم ہوتا ہے اس پر نظر رکھیں۔ ایک مقامی سیشن میں CLI، MCP یا چیٹ کنیکٹر کو بولٹ کرنے سے یہ نئے واقعات کے بارے میں سننے دیتا ہے، لیکن یہ اب بھی طویل کمانڈز پر روکتا ہے، مختلف کاموں کے سیاق و سباق کو ملا دیتا ہے، اور جب آپ کا لیپ ٹاپ سوتا ہے تو رک جاتا ہے۔

DeepSeek کا جواب یہ ہے کہ سیشن کو آپ کے زیر انتظام یونٹ سمجھنا بند کر دیں۔ یہ چار خصلتوں کی فہرست دیتا ہے جس میں ایک سپر ایجنٹ ہونا چاہئے:

• مسلسل۔آپ اس سے بات کرتے ہیں جہاں آپ پہلے سے کام کرتے ہیں، جیسے کہ چیٹ یا GitHub تبصرے، اور یہ ایک ایجنٹ کی طرح برتاؤ کرتا ہے۔ اگر آپ چیٹ میں پلان A مانگتے ہیں اور پل ریکوئسٹ کمنٹ میں پلان B پر سوئچ کرتے ہیں تو یہ مندرجہ ذیل ہے۔
• پیداوارییہ متعدد پیچیدہ کاموں کو متوازی طور پر چلاتا ہے اور آخری کام ختم ہونے سے پہلے اگلی ہدایات لیتا ہے۔
• فعالیہ واقعات کو دیکھتا ہے، اس پر عمل کرتا ہے جو سنبھالنے کے قابل ہے اور دوسری صورت میں خاموش رہتا ہے۔
• مستقل۔یہ آن لائن رہتا ہے اور آپ اسے دوبارہ شروع کیے بغیر ناکامیوں سے باز آجاتا ہے۔

مصنفین کا استدلال ہے کہ کوئی ایک ReAct لوپ چاروں کو ڈیلیور نہیں کر سکتا، اس لیے خصوصیات کو ماڈل کے ارد گرد کے فن تعمیر سے آنا چاہیے۔ یہ مضمون کا اصل موضوع ہے، اور ذیل میں بصری وضاحت کنندہ، جس کا اشتراک ہیسم نے کیا ہے، پورے ڈیزائن کو ایک صفحہ پر دیکھنے کا ایک تیز طریقہ ہے۔

سپر ایجنٹ کے بارے میں DeepSeek کے مضمون کا ایک بصری وضاحت کنندہ یہ ہے:https://t.co/bByKYDoq6h pic.twitter.com/BhzbBh3NrP

– ℏεsam (@Hesamation)یکم نومبر 2026

روٹر اور ورکر ڈیزائن کیسے کام کرتا ہے؟

ایک اچھے انجینئرنگ مینیجر کے بارے میں سوچو جو اسٹینڈ اپ کے دوران کبھی کوڈ نہیں لکھتا ہے۔ دیراؤٹرایک طویل سیشن ہے جو ہر چینل سے ہر پیغام وصول کرتا ہے۔ یہ کام نہیں چلاتا۔ یہ فیصلہ کرتا ہے کہ پیغام کیا مانگ رہا ہے، ایک کارکن کو نیا کام سونپتا ہے، اور اس میں شامل لوگوں کو ہر جواب لکھتا ہے۔ مضمون میں کہا گیا ہے کہ یہ شیل ٹول کے بغیر بالکل بھی چل سکتا ہے، اور یہ کہ ہلکا، تیز ماڈل عام طور پر اس کے لیے کافی ہوتا ہے۔

اےکارکنایک الگ سیشن ہے جس میں الگ تھلگ سیاق و سباق اور ٹولز کا مکمل سیٹ ہے، جو ایک کام کے لیے وقف ہے۔ کارکن کبھی بھی لوگوں سے براہ راست بات نہیں کرتے۔ وہ روٹر کو اسٹیٹس کی اطلاع دیتے ہیں، جو ایک آواز میں جوابات رکھتا ہے۔ پروٹو ٹائپ میں، ہر ٹکٹ کو اپنا سیشن اور اس کی اپنی ڈائرکٹری ملتی ہے، عام طور پر ایک گٹ ورک ٹری، اور کارکن کی گنتی کی حد ہوتی ہے۔ ڈیفالٹ ایک وقت میں تین ہے، 1 سے 16 تک ایڈجسٹ کیا جا سکتا ہے، ایک اضافی سلاٹ مفت رکھا جاتا ہے تاکہ کسی شخص کا پیغام ہمیشہ پہنچ سکے۔

دو تفصیلات اس کو کام کی قطار سے زیادہ بناتی ہیں۔

فالو اپس روٹر کو چھوڑ دیتے ہیں۔ایک بار جب کوئی کارکن پل کی درخواست یا چیٹ تھریڈ کا مالک ہو جاتا ہے، تو وہ اس تھریڈ کو سبسکرائب کر لیتا ہے۔ بعد میں تبصرے براہ راست اس پر جاتے ہیں، روٹر پر کوئی اضافی ماڈل کال نہیں ہوتی۔ اگر کوئی تبصرہ کسی اور چیز کے بارے میں نکلتا ہے، تو کارکن اسے واپس دے دیتا ہے۔

پھٹوں کو بیچ دیا جاتا ہے۔ایک ماڈل کے دوران آنے والے ٹرگرز قطار میں لگ جاتے ہیں اور اگلی کال میں ایک ساتھ انجکشن لگائے جاتے ہیں۔ مصنفین نے اثر کی پیمائش کی، اور ہم نیچے دیے گئے نمبروں کو دیکھتے ہیں۔

اس کے برعکس ایک اور نکتہ۔ مضمون اسے ایجنٹ ٹیم سے ممتاز کرتا ہے۔ ایک ایجنٹ ٹیم میں، ایک لیڈ ایک پیچیدہ کام کو مراحل میں توڑ دیتا ہے اور اس پر کام کرنے والے کرداروں کو مربوط کرتا ہے، جو کہ ایک بھاری استدلال کا بوجھ ہے۔ سپر-ایجنٹ راؤٹر صرف آزاد کاموں کو بھیجتا ہے اور ٹریک کرتا ہے کہ وہ کس طرح اعلی سطح پر تعلق رکھتے ہیں۔ یہ خود کام کو گل نہیں کرتا۔

جب کوئی نہ پوچھے تو کیا کرتا ہے؟

یہ وہ جگہ ہے جہاں پراجیکٹ کا فلسفہ عملی ہو جاتا ہے۔ ذخیرے میں پہلی دستاویز ایک لائن میں اصول بیان کرتی ہے: جتنا ممکن ہو کم انسانی توجہ لیں، اور زیادہ سے زیادہ قدر دیں۔ ایجنٹ کی طرف سے بھیجے گئے ہر پیغام پر ایک ساتھی کی توجہ خرچ ہوتی ہے، اس لیے یہ صرف اس وقت بولتا ہے جب کسی شخص کو عمل کرنا چاہیے یا نتیجہ استعمال کر سکتا ہے، اور یہ صرف اس وقت کام کرتا ہے جب پوچھا جائے یا جب ٹیم نے لکھا ہوا کوئی اصول اس کی اجازت دیتا ہو۔

اس کو نافذ کرنے والا گیٹ سادہ کوڈ ہے، ماڈل نہیں۔ یہ جانچتا ہے کہ ٹیم کی اجازت شدہ فہرست کے خلاف کون پوچھ رہا ہے اور ریکارڈ کرتا ہے کہ درخواست کتنی مضبوط ہے:

وہ مشاہدہ موڈ وہ حصہ ہے جو مجھے سب سے زیادہ پسند ہے۔ ایجنٹ ریکارڈنگ سے شروع کرتا ہے کہ اس نے کیا کیا ہوگا، لہذا ٹیم ان ریکارڈوں کو ایول ٹیب پر پڑھ سکتی ہے اور اس کی اجازتوں کو صرف اس وقت وسیع کر سکتی ہے جب وہ درست نظر آئیں۔ پیغامات، تبصرے اور حوالہ کردہ دستاویزات کو فیصلے کے لیے ان پٹ سمجھا جاتا ہے۔ وہ تبدیل نہیں کر سکتے جو ایجنٹ کو کرنے کی اجازت ہے۔

ڈیزائن آرٹیکل ظاہر کرتا ہے کہ عملی طور پر فعال کام کیسا لگتا ہے۔ اندرونی DeepSeek ہارنیس صارف گروپ میں، ٹیم نے "خاموش طریقے سے دوبارہ پیدا کریں اور درست کریں” کی پالیسی ترتیب دی۔ جب کوئی کسی مسئلے کی اطلاع دیتا ہے یا کسی مجوزہ تبدیلی پر بات کرتا ہے، تو ایجنٹ اسے دوبارہ پیش کرنے اور پس منظر میں حل تلاش کرنے کی کوشش کرتا ہے، اور یہ اس مسئلے کی تصدیق کرنے اور ایک آسان حل تلاش کرنے کے بعد ہی نتیجہ فراہم کرتا ہے۔ ورنہ خاموش رہتا ہے۔ مضمون میں چیٹ چینلز کے لیے ایک دو ٹوک قاعدہ بھی دیا گیا ہے جس کے مصنفین کا کہنا ہے کہ انہوں نے تصدیق کی ہے: ہر جواب کو 100 الفاظ پر رکھیں۔ GitHub پر، اس کے برعکس، پل کی درخواستیں گھنی ہونی چاہئیں، مسئلہ کے پس منظر، تبدیلی کی تفصیل اور تصدیقی نتائج کے ساتھ۔

بطور ڈیفالٹ ہر GitHub پیغام ایجنٹ کی پوسٹس لائن سے شروع ہوتی ہے "یہ ایک خودکار ایجنٹ کی طرف سے ہے، انسان نہیں”۔ ٹیمیں باقی اشارے کے ساتھ اس میں ترمیم کر سکتی ہیں۔

کیا بینچ مارک نمبر برقرار ہیں؟

مضمون میں ایک چھوٹا سا تجربہ شامل ہے، اور مصنفین اسے صرف اشارے کہنے میں محتاط ہیں۔ گروپ چیٹ اور CI پیغامات کے سلسلے میں چار ڈیزائن ساتھ ساتھ چلتے ہیں: فی دوڑ تقریباً 300 پیغامات، ان میں سے تقریباً 20 حقیقی کام کی درخواستیں، ہر ایک میں پانچ رنز۔ کوڈنگ کا کام ایک ایسے ٹول کے ذریعے تیار کیا گیا تھا جو صرف وقت خرچ کرتا ہے، اس لیے ٹیسٹ شیڈولنگ اور کوآرڈینیشن کو ماپتا ہے، نہ کہ کسی کے کوڈ کا معیار۔

ٹیبل کو دو بار پڑھیں، کیونکہ سرخی پوری کہانی نہیں ہے۔ راؤٹر ڈیزائن نے p95 کی تکمیل کے وقت کو ایک سیشن کے تقریباً نصف کر دیا، لیکن اس نے کیش ریڈ ٹوکنز سے تقریباً دو سے چار گنا استعمال کیا۔ اور سب سے زیادہ دلچسپ قطار دوسری ہے: پاس تھرو شارٹ کٹ کو ہٹانے سے کام تیز یا سست نہیں ہوتے، اس نے صرف روٹر کو تقریباً 30 فیصد زیادہ فیصلے کرنے اور 37 فیصد مزید ٹوکنز کو جلانے پر مجبور کیا۔

میرا پڑھنا یہ ہے کہ اصل تلاش سنگل سیشن کی قطاروں میں بیٹھتی ہے۔ غیر جانبدار پرامپٹ کے ساتھ، ماڈل نے کبھی بھی پانچ رنز میں سے کسی میں بھی سبجینٹ کو نہیں بلایا۔ اس نے خود کام کیا، نئے پیغامات اس میں خلل ڈالتے رہے، اور سست ترین کاموں میں 29.5 منٹ لگے۔ ایک پرامپٹ کے ساتھ جس نے اسے ڈیلیگیٹ کرنے کو کہا، اس نے پانچ میں سے چار رنز میں ڈیلیگ کیا، اور بقیہ رن میں ماڈل نے کام کو "چھوٹا” سمجھا اور خود ہی کیا۔ ایک سیشن ماڈل کے مزاج پر منحصر ہے۔ ایک راؤٹر جس کو کوڈ چلانے کی اجازت نہیں ہے وہ غلطی نہیں کر سکتا۔

اکیلے راؤٹر پر ایک الگ تناؤ کے ٹیسٹ نے فیصلہ کرنے کے قابل واقعات کی آمد کی شرح تقریباً 1 سے بڑھا کر تقریباً 40 فی منٹ کر دی۔ اوسط بیچ 1.0 سے 2.8 واقعات تک بڑھی، فی درخواست کا وقت صرف 2.5 سے 3.9 سیکنڈ تک بڑھ گیا، اور فی فیصلہ وقت 6.4 سے 1.6 سیکنڈ تک گر گیا۔ جتنے زیادہ واقعات جمع ہوں گے، ہر ایک کو اتنا ہی سستا ملے گا، مصنفین کے مطابق ایک حد تک سیاق و سباق کی لمبائی پر منحصر ہے اور ایک موڑ میں ایک ماڈل کتنے واقعات کو درست طریقے سے سنبھال سکتا ہے۔

DeepSeek نے ابھی اپنے سپر ایجنٹ پروٹو ٹائپ کو اوپن سورس کیا۔ ایک راؤٹر سیشن لوگوں سے بات کرتا ہے اور کام کو سونپتا ہے، اور الگ تھلگ کارکن GitHub ایونٹس کے متوازی طور پر کام چلاتے ہیں۔ ان کے اپنے ٹیسٹ میں، سب ایجنٹس کا استعمال کرتے ہوئے ایک سیشن کے مقابلے p95 کی تکمیل کا وقت 29.5 سے 15.7 منٹ تک گر گیا۔

وہیل دوبارہ کھلی ہوئی ہے۔pic.twitter.com/mS4sRbHmyx

– موٹے (@kimmonismus)یکم نومبر 2026

یہ مصنوعی کام پر خود رپورٹ شدہ نتائج ہیں۔ وہ دکھاتے ہیں کہ نظام الاوقات کا خیال درست ہے۔ وہ یہ نہیں دکھاتے ہیں کہ پروٹوٹائپ آپ کے کیڑے کو تیزی سے ٹھیک کرتا ہے۔

اس منصوبے سے قریبی لوگ اس کی حدود کے بارے میں کیا کہتے ہیں؟

ریلیز کے فوراً بعد، DeepSeek کے پروڈکٹ ڈپارٹمنٹ سے تعلق رکھنے والے اور ڈیزائن آرٹیکل کے حتمی جائزہ لینے والوں میں سے ایک Cui Tianyi نے لکھا کہ وہ ڈیزائن کو کیسے دیکھتے ہیں۔ اس کی فریمنگ مفید ہے کیونکہ یہ معمولی ہے۔ وہ سنٹرل ٹریڈ آف کو کاموں میں تسلسل بمقابلہ ٹاسک تھرو پٹ کا نام دیتا ہے۔

حدود پر، جائزہ براہ راست ہے. پروٹو ٹائپ مجوزہ ڈیزائن کا صرف ایک حصہ لاگو کرتا ہے۔ اس کے جائزے کے مطابق، DeepSeek Harness کے پاس سیشنوں میں کوئی بلٹ ان طویل مدتی میموری نہیں تھی۔ اور سسٹم کی توثیق کمپنی کے اندر صرف ایک چھوٹے، قابل اعتماد ماحول میں کی گئی ہے۔ مضمون کے اپنے اوپن پرابلمس سیکشن میں راؤٹر کی پیمائش، مہینوں سے زیادہ میموری، بغیر سیشنز کے کام کرنے، ایجنٹوں کے درمیان سیاق و سباق کی حدود اور الگ تھلگ ایجنٹوں کو ایک دوسرے سے کیسے بات کرنی چاہیے، اور سیکیورٹی کی فہرست دی گئی ہے۔

اسے چلانے سے پہلے آپ کو کیا چیک کرنا چاہئے؟

دستاویزات زیادہ تر لانچ پوسٹس کے مقابلے میں زیادہ واضح ہیں، اور یہ اس کے انتباہات کو ضروریات کے طور پر سمجھنے کے قابل ہے۔

• کارکنوں کو وسیع رسائی حاصل ہے۔دونوں اجازت کے پیش سیٹ، روٹر کے لیے اور کارکنوں کے لیے، کے ساتھ چلتے ہیں۔danger-full-accessآپریٹر کے OS صارف کے طور پر۔ اکاؤنٹ ریپرز منتخب کرتے ہیں کہ ایجنٹ کون سے GitHub اسناد کا استعمال کرتا ہے، لیکن دستاویزات کا کہنا ہے کہ وہ ڈیفالٹ ہیں اور سیکیورٹی باؤنڈری نہیں، کیونکہ ایک کارکن اب بھی مکمل راستے سے پروگرام چلا سکتا ہے یا آپ کی ہوم ڈائرکٹری پڑھ سکتا ہے۔ تجویز ایک وقف شدہ OS اکاؤنٹ ہے جس میں صرف ایجنٹ کی اسناد ہوتی ہیں۔
• غیر بھروسہ مند ان پٹ کھلا سیکیورٹی سوال ہے۔مضمون میں متنبہ کیا گیا ہے کہ اگر فوری انجیکشن یا سرور کی مداخلت کلاؤڈ ایجنٹ لوپ سے سمجھوتہ کرتی ہے، تو ہر منسلک ڈیوائس تک پہنچ سکتا ہے، اور ماڈل کے سیاق و سباق میں داخل ہونے والی اسناد لیک ہو سکتی ہیں۔
• انسان پہلے سے طے شدہ طور پر ضم ہوجاتے ہیں۔ایجنٹ کبھی بھی اپنے اکاؤنٹ کے تحت خودکار انضمام کو فعال نہیں کرتا ہے۔ خودکار انضمام کے لیے دوسرے اکاؤنٹ کے CLI کی ضرورت ہوتی ہے جس کا نام ڈیلیوری ضروریات کے پرامپٹ میں ہوتا ہے، اور پہلے سے طے شدہ ہدایات اسے صرف 200 تبدیل شدہ لائنوں کے تحت چھوٹی، منظور شدہ پل کی درخواستوں کی اجازت دیتی ہیں۔
• یہ ایک ذخیرہ کے ارد گرد بنایا گیا ہے.ہر سیٹ اپ ایک واحد GitHub ریپوزٹری کو دیکھتا ہے، اور Feishu، ایک کام کی جگہ پر بات چیت کا ٹول جو چین میں عام ہے، دوسرا فرسٹ کلاس ذریعہ ہے۔
• آپ کو DeepSeek ہارنس اور ایک ماڈل فراہم کنندہ کی ضرورت ہے۔سیٹ اپ Node.js 22.19 یا جدید تر، pnpm، git 2.32 یا جدید تر، tmux، Python 3.8 یا جدید تر اور GitHub CLI 2.48 یا جدید تر کی فہرست دیتا ہے۔ ماڈل فراہم کنندہ کو ترتیب دینا ایک آپریٹر مرحلہ ہے۔
• شور ایک قیمت ہے۔فلسفہ دستاویز کہتی ہے کہ حجم پیدا کرنے کے لیے ایجنٹ کا استعمال نہ کریں۔ بڑے پیمانے پر پل کی درخواستوں اور براڈکاسٹ پیغامات کی قیمت آپ کی ٹیم کے دینے سے زیادہ ہے۔

آپ اپنے مرکزی ذخیرہ کو خطرے میں ڈالے بغیر اسے کیسے آزمائیں گے؟

سیٹ اپ میں بہت سے مراحل ہوتے ہیں، اس لیے پروجیکٹ آپ سے کہتا ہے کہ وہ کوڈنگ ایجنٹ کو اپنے ساتھ کرنے دیں۔ README کے مطابق، ایجنٹ ایک وقت میں ایک مختصر سوال پوچھتا ہے، ایک بار مکمل پلان دکھاتا ہے، اور پھر سب کچھ انسٹال اور کنفیگر کرتا ہے۔ ایک محتاط پہلا رن اس طرح لگتا ہے:

1. پھینکنے والا ذخیرہ چنیں۔اور ایک وقف مشین صارف یا OS اکاؤنٹ۔ اپنا لاگ ان استعمال نہ کریں۔
2. ایجنٹ کے لیے علیحدہ GitHub اکاؤنٹ بنائیں۔یہ جو کچھ لکھتا ہے وہ اس نام سے ظاہر ہوتا ہے۔
3. اپنے کوڈنگ ایجنٹ میں ذخیرہ کھولیں اور نیچے پرامپٹ چسپاں کریں۔ایک وقت میں اس کے سوالات کے جوابات دیں۔
4. اجازت شدہ فہرست اپنے پاس رکھیںاور قبول موڈ کو مشاہدہ پر چھوڑ دیں۔
5. چھوٹی چیز کی درخواست کریں۔اجازت شدہ اکاؤنٹ سے، تبصرہ کریں۔@<agent login> <request>ایک مسئلہ پر. ایک ٹکٹ تقریباً ایک منٹ کے اندر پینل کے جائزہ پر ظاہر ہونا چاہیے۔
6. ایول ٹیب کو ایک ہفتے تک پڑھیں۔فہرست کو وسیع کریں یا آٹو پر تب ہی سوئچ کریں جب "قبول کریں گے” ریکارڈز درست نظر آئیں۔

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

پروجیکٹ کی فلسفہ دستاویز آپریٹرز کو چار اصول دیتی ہے جو دہرانے کے قابل ہیں: تنگ شروع کریں، کم شور کے لیے ٹیون کریں، ایجنٹ کو حجم پیدا کرنے کے لیے استعمال نہ کریں، اور جو کچھ یہ آپ کے نام میں کہتا ہے اس کا مالک بنیں۔

ایجنٹ کے باقی کام کہاں جائیں؟

فرض کریں کہ ایک کارکن فلکی انٹیگریشن ٹیسٹ پر ایک گھنٹہ صرف کرتا ہے۔ پل کی درخواست درست ہے۔ لیکن اس کے پیچھے ہونے والی تحقیقات، کون سے ٹیسٹ ناکام ہوئے، کن قیاس آرائیوں کو مسترد کر دیا، ٹائمنگ ٹیبل نے کیا دکھایا، اس کا تعلق PR کی تفصیل میں نہیں ہے، اور یہ بالکل وہی ہے جسے جائزہ لینے والا چیلنج کرنا چاہتا ہے۔ اگر یہ صرف چیٹ کے جواب میں رہتا ہے، تو اگلا ایجنٹ یا ٹیم کا ساتھی شروع سے شروع ہوتا ہے۔

AgentGrid.ioاس ہینڈ آف کے لئے بنایا گیا ہے۔ انسان اور اے آئی ایجنٹ ایک ہی لائیو دستاویزات، ایپس اور فائلوں پر کام کرتے ہیں، ایک مستحکم پتہ، کنٹرول شدہ رسائی اور ورژن کی تاریخ کے ساتھ۔ AgentGrid.io کے دستاویزات میں کمانڈ کے قابل ایجنٹ کو چلانے کے ذریعے منسلک کرنے کی وضاحت کی گئی ہے۔npx @animaapp/cli@latest login. ایک انسان ایجنٹ کے نام، ٹیم اور وہ کیا کرسکتا ہے کی منظوری دیتا ہے: پڑھنا، لکھنا، شیئر کرنا یا شائع کرنا۔ اس کے بعد، ایجنٹ کی تبدیلیاں اس کے اپنے نام سے تاریخ میں ظاہر ہوتی ہیں۔ پروٹو ٹائپ میں کوئی بلٹ ان AgentGrid.io انضمام نہیں ہے، اس لیے اسے اپنے کارکنوں کے ساتھ آزمانے کے لیے نمونہ سمجھیں، نہ کہ دستاویزی خصوصیت۔

عملی طور پر، کارکن اپنی تحقیقات کو مارک ڈاؤن فائل کے طور پر لکھتا ہے، جائزہ لینے والا ٹیبل کی قطار پر تبصرہ کرتا ہے، دوسرا اسسٹنٹ سمری کو سخت کرتا ہے، اور پل کی درخواست تین پیسٹ شدہ کاپیوں کے بجائے ایک موجودہ ورژن سے لنک کرتی ہے۔

ایک ایجنٹ کا اشتراک کرنے والے کئی لوگوں سے دوسرے کے لیے، ہماری گائیڈ دیکھیںگروک بوٹ ٹیم بوٹس. اور اگر آپ حیران ہیں کہ میزبان ایجنٹ کے نیچے کیا چلتا ہے، اس کے لیے ہماری گائیڈClaude Managed Agentsاسی دماغ اور ہاتھوں کی تقسیم کے Anthropic کے ورژن کو دیکھتا ہے، جس کا DeepSeek کا مضمون حوالہ دیتا ہے۔

آپ کو dsh-superagent کب استعمال کرنا چاہیے، اور کب کچھ اور؟

• dsh-superagent استعمال کریں۔ایک سنجیدہ، دستاویزی ڈیزائن سے سیکھنے کے لیے، کم خطرے والے ذخیرے پر مشتمل تجربہ چلانے کے لیے، یا اس کے آئیڈیاز لینے کے لیے: ایک راؤٹر جو کبھی کوڈ نہیں چلاتا، بیان کردہ دائرہ کار کے ساتھ ٹکٹ، آٹو موڈ سے پہلے موڈ کا مشاہدہ کرنا۔
• ایک واحد انٹرایکٹو کوڈنگ ایجنٹ استعمال کریں۔جب آپ ایک وقت میں ایک کام کرتے ہیں اور قدم بہ قدم آگے بڑھنا چاہتے ہیں۔ سپر ایجنٹ مخالف صورتحال کے لیے بنایا گیا ہے۔
• AgentGrid.io استعمال کریں۔جب آؤٹ پٹ ایک دستاویز، رپورٹ یا ایپ ہے جس کا جائزہ لینے، ترمیم کرنے اور شائع کرنے کے لیے کئی لوگوں اور ایجنٹوں کی ضرورت ہوتی ہے، چاہے کسی بھی ایجنٹ نے اسے بنایا ہو۔

اکثر پوچھے گئے سوالات

DeepSeek Super-Agent کیا ہے؟

یہ ایک تحقیقی پروٹو ٹائپ ہے جس کا نام dsh-superagent ہے، DeepSeek کی ہارنس ٹیم نے 31 اکتوبر 2026 کو MIT لائسنس کے تحت جاری کیا۔ یہ ایک GitHub ریپوزٹری کے لیے ایک فعال کوڈنگ ایجنٹ ہے۔ ایک طویل المدت روٹر سیشن درخواستیں لیتا ہے اور ہر ایک قبول شدہ کو اس کے اپنے ورکر سیشن میں تفویض کرتا ہے، جو اصل گفتگو میں جواب دیتا ہے، عام طور پر پل کی درخواست کے ساتھ۔

کیا DeepSeek Super-Agent ایک سرکاری DeepSeek پروڈکٹ ہے؟

نہیں، README اسے صرف حوالہ کے لیے ایک تحقیقی پروٹو ٹائپ کہتا ہے نہ کہ کوئی آفیشل DeepSeek پروڈکٹ، اور کہتا ہے کہ اسے اپنے ماحول میں استعمال کرنے سے پہلے اس کا جائزہ لیں اور اسے ڈھال لیں۔ یہ اندرونی ورژن یا ڈیزائن آرٹیکل میں بیان کردہ نفاذ سے بھی مماثل نہیں ہے۔

سپر ایجنٹ سب ایجنٹ سے کیسے مختلف ہے؟

ایک ذیلی ایجنٹ ورکنگ ایجنٹ کے نیچے ایک پرت جوڑتا ہے۔ ایک سپر ایجنٹ اس کے اوپر ایک پرت جوڑتا ہے۔ اس ڈیزائن میں، راؤٹر بہت سے کارکنوں کے اوپر بیٹھتا ہے، لوگوں سے بات کرتا ہے اور کام بھیجتا ہے، جبکہ ہر کارکن تنہائی میں ایک کام سنبھالتا ہے۔ نام پوزیشن کے بارے میں ہے، زیادہ ذہانت کا دعویٰ نہیں۔

کیا اسے Feishu کی ضرورت ہے یا صرف GitHub؟

GitHub اکیلا ہی کافی ہے۔ Feishu ایک اختیاری دوسرا ذریعہ ہے، اور دستاویزات میں کہا گیا ہے کہ Feishu سیٹ اپ کی ناکامی صرف Feishu ذریعہ کو غیر فعال کرتی ہے۔

کیا کمپنی کے ذخیرے پر چلنا محفوظ ہے؟

جیسا ہے ویسے نہیں۔ دستاویزات کا کہنا ہے کہ کارکن آپریٹر کے OS صارف کے طور پر مکمل رسائی کے ساتھ چلتے ہیں اور یہ کہ ریپر اکاؤنٹس تنہائی کی حد نہیں ہیں۔ وہ ایک وقف شدہ OS اکاؤنٹ، GitHub پر ایک وقف ایجنٹ اکاؤنٹ، ایک مختصر اجازت شدہ فہرست اور مشاہدہ کرنے کے موڈ کی تجویز کرتے ہیں جب آپ یہ سیکھتے ہیں کہ ایجنٹ کیسا برتاؤ کرتا ہے۔

کیا یہ سنگل کوڈنگ ایجنٹ سیشن سے تیز ہے؟

مصنفین کے اپنے مصنوعی ٹیسٹ میں، روٹر ڈیزائن نے سب سے سست ترین کام 15.7 منٹ میں 29.5 منٹ کے مقابلے میں ایک سبجینٹ ٹول کے ساتھ، زیادہ ٹوکن کا استعمال کرتے ہوئے مکمل کیا۔ ٹیسٹ میں نقلی کوڈنگ کا کام اور فی ڈیزائن پانچ رنز کا استعمال کیا گیا، لہذا یہ کوڈ کے معیار کو نہیں، شیڈولنگ کے فوائد دکھاتا ہے۔