什么是 Super-agent？我们在 LobeHub 做了一次尝试
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原创 GaKi 2026-11-05 17:47 美国 Agent 用得越多，人越忙，这个问题开始有了产品层面的答案。 👦🏻 作者: GaKi 🥷 编辑: Koji 🧑🎨 排版: NCon 10 月 31 日，DeepSeek Harness 团队发布了一篇《Super-agent 设计探索》，直指过去一年很多人用 Agent 的切身痛点： 可同时使用的 Agent 越多，人反而越忙。 在同时运行的多个 Agent 之间，人类用户像「人肉路由器」一样在窗口间来回切换、搬运 Context。 为此，DeepSeek 描绘了一种理想的 Super-agent 形态： 多个 Agent 持续在线、各自分工，由 Super-agent 统一协调。人只需要提出需求，并在关键节点做决策和验收。 DeepSeek 把这篇文章定位为「设计探索」，文中的很多能力还停留在构想阶段。 但当我们把视线转向产品端，就会发现 昔日的开源聊天界面 LobeChat，在今年升级为多 Agent 协作平台 LobeHub 后，已经把其中的许多构想变成了可以直接上手、与 Super-agent 概念形态相似的功能。 🚥 接下来，我们先梳理 DeepSeek 提出的设想，再用我们在 LobeHub 里搭建的一个「AI 选题编辑部」，聊聊这些设想在真实产品里到底做到了哪一步，Super-agent 形态又会在未来带来什么样的提升。 DeepSeek 到底想要一个什么样的 Agent？ 现在，大部分 Agent 仍然围绕一个单独的对话来工作。 如果要让十几个 Agent 同时工作，人就需要处理十几个对话，花费大量时间分配任务、传递信息和检查结果。 这是 DeepSeek 在《Super-agent 设计探索》中探讨的核心问题。 在 DeepSeek 的设想里，未来的 Super-agent 应该能够持续在线，主动发现和管理任务，还能协调多个 Agent 一起工作。 DeepSeek 产品部的崔添翼（他也是这篇文章的最终审稿人之一），随后也在知乎上解释了 Super-agent 这个名字的由来。 「Super」在这里表示「上层」，与 Sub-agent 的「Sub」相对应。 简单来说，就是在原有 Agent 之上增加一层协调机制，统一管理和分配任务。 他还特别强调，目前这套架构仍处于原型探索阶段，只在 DeepSeek 内部的小规模环境中得到验证，距离真正的大规模落地还有不少问题需要解决。 《Super-agent 设计探索》文中的部分设计已经在 DeepSeek 开源项目「 dsh-superagent-prototype 」中实现 在这套体系之下， 用户只需要告诉 Super-agent 最终想完成什么，剩下的任务拆分、执行和进度管理，都尽可能交给 Agent 自己处理。 为了描述这种 Agent 应该具备什么能力，DeepSeek 提出了四个判断标准： 连续、高效、主动、持久。 围绕这四个标准，DeepSeek 提出了整体架构以及五个设计观点。 DeepSeek《Super-agent 设计探索》 其中三个和日常使用的关系最大： 【1】Router/Worker 双层架构 在 Super-agent 内部， Router 常驻在线，负责接收用户需求、协调和分派任务；多个 Worker 则在独立的上下文中并行执行，最终由 Router 统一向用户反馈结果。 简单理解的话，就是 Super-agent = Router + 多个 Worker + 事件驱动、记忆管理等底层机制 。 用户只需要和 Router 对话，具体工作交给 Worker，避免大量执行细节占用 Router 的上下文。 【2】事件驱动和两级过滤 Agent 不必等人 @，群里出现与自己职责相关的消息，也能主动接手。 【3】面向信道的输出，以及计算、状态、环境的分离 Agent 在群里只汇报重点和需要人决策的事，完整执行记录留在任务里。 同时，Agent 在云端持续运行，本地程序负责实际操作。即使用户关掉电脑，云端 Agent 仍然在线。 DeepSeek 提出的部分设计，已经能在 LobeHub 中看到相似的产品形态，不过两者是各自独立的探索。 本文仅叙述产品体验，不涉及底层技术架构 。 LobeHub 的前身是 LobeChat。 2023 年 5 月，LobeChat 在 GitHub 开源，最初是一个可以自己部署的大模型聊天界面。用户填入 API Key，就能在同一个网页里使用多家模型。 2024 年 6 月，LobeChat 1.0 加入多端同步、知识库和团队共享。2026 年初更名为 LobeHub，转向多 Agent 协作。 5 月，LobeHub 推出 CAO（首席智能体运营官），负