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狂揽 83.7K Star！开源版Super-agent来了，告别AI监工～
DeepSeek刚提出一类新的Agent架构设想，LobeHub其实已经在生产环境里跑了半年。这个83.7K Star的开源项目从聊天框长成多智能体平台，群里一句话就能接活、拆活、派活，人终于不用当人肉路由器。
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深度拆解 DeepSeek Super-Agent
当 AI 工具多到需要人来回传话，DeepSeek 开源的 Super-Agent 试图用程序规则替代模型自觉，把调度、筛选、状态管理写死在代码里。本文深入拆解其设计逻辑与局限，看它如何让 AI 团队协作从「人肉中转」走向「自动派活」。
百度上线模型交易平台“词元所”，汇集42款大模型
百度搭了个模型交易市场叫「词元所」，42款模型挂上去，同一款模型下面还接了好几家供应商。开发者对接一次API就能比价、看首Token延迟与服务成功率，近7天平台总调用量已达3.98亿次。
DeepSeek 的 Super-agent 设计，和我们的工程实践
看完 DeepSeek Harness 的 Super-agent 设计，作者把自家一年多的折腾翻了出来：任务分给多个 Worker 并行跑，数据库存会话状态，外部 Watchdog 盯异常，最后落到 Lobe 上真接管了网站维护和选题调研。
实测 DeepSeek “创造模式”，插件门槛被干碎了
11 月 2 日 DeepSeek 发布 DSH 创造模式，用户只要用自然语言描述想法，Agent 就自己写代码、打包、安装成能直接用的插件。官方放出 7 个演示，从 3D Transformer 可视化到像素风主题都能做。插件开发的门槛，被这一刀削平了。
刚刚，DeepSeek 重磅发布全新 Agent 架构：AI 开始指挥 AI 干活
程序员还在群里讨论 Bug 怎么修，AI 可能已经复现问题、跑完测试，把修复代码提交到了 GitHub。DeepSeek Harness 的 Super-agent 架构，让 Router 负责调度、Worker 并行执行，AI 从会话工具变成长期在线的数字同事。
DeepSeek Harness养鱼教程来了，一文送你的肥鱼当上主播。
上一篇文章下面，被问得最多的是“到底怎么养”。作者索性把流程写成教程：在 QQ、微信、飞书里把那条会喊爸爸的蓝色肥鱼养起来，再送它去 B 站和抖音刷视频、发视频、开直播，全程不需要花钱请人代养。
DeepSeek 刚提出的 Super-agent 新架构，LobeHub 已经做成了产品
DeepSeek Harness 公布的 Super-agent 架构，用 Router 与 Worker 双层分工把调度负担从人身上挪走。LobeHub 已把这套设计做成产品：一个入口交代需求，后台多个 Agent 并行推进，进展还能汇报到 Discord。
如何让 Super-agent 成为同事：LobeHub 的组织实验
Agent 让每件事都变快了，但任务之间的交接成本一点没降。LobeHub 把它拆成执行、决策、盲区三类时间黑洞，让 Agent 去同步背景、备好拍板材料、按周期巡检，还让 Acceptance 自己点一遍产品交验收报告。
DeepSeek刚发的下一代Agent，竟被这家硅谷团队提前半年实现了？
DeepSeek 刚把 Super-agent 的架构写成文，就有人翻出另一条时间线：硅谷华人团队 AFK AI 今年 4 月就把「单 Session + 多 Worker」做成了产品 Comma，还接进了微信、飞书和 Slack。这篇把两边的架构逐条对了一遍。
DeepSeek、Kimi K3.1、Opus 5.5、GPT-6 同台竞技，Token 消耗差了 13 倍
同一道题丢给五个组合同台竞技：DSH 配 DeepSeek V4.1 Flash、Kimi Code 配 K3.1 Pro、Codex 配 GPT-6 Astra 等。比的是耗时、完成度和成片质量，最快的 8 分钟，最慢的 46 分钟，还有选手把中文题做成了英文片。
