DeepSeek показала Super-agent: ИИ, который не ждёт, пока его попросят
DeepSeek показала Super-agent: ИИ, который не ждёт, пока его попросят DeepSeek Harness открыла архитектуру always-on агента, который сам находит работу, параллельно ведёт несколько задач и переживает падения. Это не продукт, а исследовательский прототип — но в нём разложен по полочкам подход, который многие в индустрии пока только обещают. Суть в том, что команда DeepSeek убрала главный ограничитель нынешних агентов — привязку к одной сессии. По их наблюдению, человек способен удерживать в голове три-пять активных диалогов, дальше контекст рассыпается. Решение — двухуровневая схема: резидентный Router принимает все внешние события (сообщения в чатах, комментарии в GitHub, результаты CI) и раздаёт их изолированным Worker’ам. Router сам не выполняет работу — он держит глобальный контекст и может даже не иметь инструментов вроде Bash. Worker’ы же получают полный набор инструментов, варятся каждый в своём окружении и отчитываются наверх, а не напрямую пользователю. Четыре столпа, на которых стоит конструкция: непрерывность (один и тот же агент в чате и в PR — это одна сущность, а не два разных бота), эффективность (новая команда принимается, пока предыдущая ещё выполняется), проактивность (агент сам реагирует на события, если сработали правила, и молчит, когда вмешательство не нужно) и живучесть (внешний Watchdog проверяет, что Worker’ы реально продвигаются, а не имитируют бурную деятельность). Внутри уже есть рабочий прототип на GitHub под MIT. В тестах на синтетической нагрузке (~300 сообщений, ~20 запросов) медиана выполнения задачи составила 12,4 минуты, 95-й процентиль — 15,7 минуты. Для сравнения, одиночная сессия с инструментом субагента давала p95 в районе 29,5 минуты. Плата за это — больше сожжённых кэшированных токенов. Сам DeepSeek честно предупреждает: это research code, не официальный продукт, и часть заявленных фич ещё не реализована. 🛠 Мнение DevGeek.IT: Идея правильная и хорошо упакованная: DeepSeek не изобретает велосипед, а аккуратно перетаскивает в агентов классические паттерны из мира ОС — планировщик, изоляцию процессов, watchdog-таймеры. Но «always-on» здесь звучит громче, чем есть на самом деле: пока это всегда-включённый для одного репозитория и пары каналов, а не универсальный цифровой сотрудник. Главный риск не в архитектуре, а в цене ошибки: проактивный агент, который сам открывает PR и лезет в креды на локальной машине, — это уже не чат-бот, а потенциальный insider threat, и prompt injection в такой схеме становится дорогим удовольствием. Смотреть стоит, копировать в прод — рано.