真牛哇😮😮！DeepSeek又又又又又又 开源了！！开源地址见下👇 这次是一个叫 Super-agent 的原型： 一个 AI 当主管接消息、派活，几个 A… · @leaf_sanren · TwKit

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真牛哇😮😮！DeepSeek又又又又又又 开源了！！开源地址见下👇 这次是一个叫 Super-agent 的原型： 一个 AI 当主管接消息、派活，几个 AI 各干各的，没人 @ 它也会自己去修 bug😮（如图1、2） 他们做了个实验，我觉得比架构本身还有意思： 模拟一个工作群，300 条消息里只有 20 条是真活，几种方案各跑 5 次（如图3）。 1️⃣ 一个 AI 自己干，能叫小弟帮忙，但没人叮嘱它 → 5 次一次都没叫，全自己扛，还一直被新消息打断。一般 20 分钟干完，最慢 29.5 分钟 2️⃣ 还是一个 AI，提示它"优先把活派出去" → 一般情况快到 13.8 分钟，但最慢的还是要 29 分钟 3️⃣ 单独设一个主管，只管派活 → 一般 12.4 分钟，最慢 15.7 分钟，又快又稳 还有个小设计叫"直通"：哪个 AI 接了活，后续消息直接发给它，不用每条都绕主管一圈（如图4）。去掉直通，速度几乎没变，但 token 多烧 37%。 代价也写得很诚实：主管方案一次实验要重读 2323 万 token，一个 AI 自己干只要 605 万，差不多 4 倍。因为几个 AI 各开各的对话，每个都在反复重读自己的上下文。 所以这事的本质是：拿 4 倍 token，换又快又稳。 开源地址：https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype 但说实话，这套架构我不觉得新鲜🤔 · 我前阵子装的 firstmate（@kunchenguid 开源的）就是这一套：你只跟一个"大副"说话，它派一群 agent 各自开工，有事才叫醒你 · 我自己给 Claude Code 写的派活 skill 也是这个逻辑：Claude 当队长，Codex、Gemini、Grok 等 CLI 当队员 · 更早火过的「三省六部」，1.7 万星，层级搞得更多，但我看到的反馈大多是又慢又烧 token（我自己没用过） 而且仓库首页写得明明白白：研究原型，不是正式产品，开源版和内部版也不一样。 ps：最近我还在关注 Orca，但它不算 multi-agent 这一类，它是让你同时开一堆 agent 的工作台（AI 的 IDE？），派活的还是你自己。 大家怎么看？ 图来自appso

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