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DeepSeek 开源“自己修 Bug”的智能体原型：实测 49 秒接单、2 分钟交 PR

# Software and AI · softwareintegration

作者：林序

10 月 31 日，DeepSeek 的 Harness 团队发布《Super-agent 设计探索》技术长文，并以 MIT 协议开源原型 dsh-superagent-prototype：它常驻代码仓库，自己判断要不要接 Bug 单，接了就复现、修复、交 PR。有开发者实测 49 秒接单、不到 2 分钟交出 PR，花费约 4 分钱；官方同时声明这是研究原型，未做安全审计。

开发者实测DeepSeek超级智能体：自动修Bug真的好用吗

10 月 31 日，DeepSeek 的 Harness 团队发布技术长文《Super-agent 设计探索：迈向更自主的 Agent 系统》，同时以 MIT 协议开源原型代码 dsh-superagent-prototype 。变化在交互方式：以前是你在对话框里让 AI 写代码，现在它常驻仓库，没人 @ 它，也可能自己接活 。

先解释两个词。Agent（智能体）指能自己拆任务、调用工具、把活干完的 AI，不只是回话的聊天机器人。PR（pull request，拉取请求）是合并代码前的审查单：改动交上来，等人看过点头，才进主干 。

它怎么决定干不干？有人提 Issue（问题工单），它先判断接不接；接了就复现、修复、交 PR，复现不出来就不吭声，后台把工单标成“无需处理”，写明理由 。

开发者“AI信息Gap”在本地装好后埋了个描述清楚的渲染 Bug，Issue 里没 @ 任何人，49 秒后自动回复接单，不到 2 分钟 PR 到手，改 1 行代码、附测试、CI（自动测试流水线）通过，共花 4 分钱 。这组数字来自其自述，未见第三方复现。

成本能压到分，前提是模型便宜。它用的 DeepSeek-V4.1-Flash，按官方定价页，每百万输入 token（模型计费的最小文本单位）缓存命中约 2 分钱，未命中 1 元，输出 4 元 ；这类任务多数 token 走缓存读取 。

DeepSeek
GitHub - deepseek-ai/dsh-superagent-prototype: Towards a More Autonomous Agent System
Models & Pricing | DeepSeek API Docs

不干的时候也说明问题：描述含糊的“点保存好像没反应”，它排查 4 分 43 秒，复现失败、不回复；“配色有点丑”这类没方向的意见同样忽略；被叫停的工单原样再提，它不会重开 。反过来，只要 @ 它，大活也接——让它加账号体系，14 分钟后分支就推上去了 。

架构是双层：前台 Router（分派者）负责判断和跟人说话，自己不写代码；后台 Worker 各领一张工单，在隔离目录里并发干活，只向 Router 汇报 。官方设计文档把原则写得直白——“占用人最少注意力，给出最多价值”：只在被点名或团队写明规则允许时才动手，主动接活默认“只观察”，只记录本来会做什么；PR 默认不自动合并 。

边界挺硬。开源版一次只监听一个 GitHub 仓库，可选接飞书，GitLab、Gitee 暂不支持 。README 开头就写明：这是仅供参考的研究原型，不是官方产品，代码可能仍有 Bug，也与内部版本不完全一致，长文里部分设计并未实现 。报道转述的官方口径还包括未做安全审计、非生产就绪 。

预期也被官方往下压。产品部崔添翼是长文最终审稿人之一，他解释 super- 相对的是 sub-agent，指在干活的主 Agent 上加一层调度，不是自封“超级” 。官方压测称 95% 的任务 15.7 分钟内完成，对照方案 29.5 分钟，属自报数据 。另有媒体称硅谷团队 AFK AI 今年 4 月已有类似结构，此说仅见转述 。

想试的话，硬前提是先给它单独注册一个账号、只给该给的写入权限——用自己大号，人和机器的回复就分不清了 。其余建议同样具体：跑在隔离虚拟机或容器里，先开“只观察”看几天，确认判断靠谱再逐步放开自动接单，别让它碰生产凭据和用户数据 。

转载说明

本文根据以下公开资料整理，原文及配图出处见下方。

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