一个以“少占注意力”为原则的研究原型
在 AI 编程工具普遍追求更快执行任务时，开源项目 dsh-superagent 关注的是另一个问题：智能体主动干活的同时，如何减少对团队成员的打扰。该项目以 bundle 形式运行在 DeepSeek Harness（简称 DSH）中，守着一个 GitHub 仓库，可监听 GitHub，也可监听飞书。当被允许的人提出工作请求后，它会创建工单，在自己的 Agent Session 和目录中执行，并在原对话中回复，例如提交 Pull Request；网页面板只展示需要人处理的内容。
项目说明强调，dsh-superagent 是仅供参考的研究原型，不是 DeepSeek 官方产品。其代码来自团队日常开发，大量工程工作由编程智能体完成；它不完全等同于内部版本，也不等同于论文《Exploring Super-agent Design: Towards a More Autonomous Agent System》中的实现，部分设计仍是未来方向。DSH 官网称其为 DeepSeek 开源 harness，建立在 Cordis“一切皆插件”的架构上，可作为桌面应用运行，也可从代码启动 Web 界面，目前处于全球公开预览阶段。
安装流程也试图降低人工负担。项目让智能体阅读 SETUP.md 并陪同配置，问题按请求来源、授权人员、工单处理方式展开，并保持保守默认值。这种安排本身就在示范：安装、配置和后续运行都应尽量减少人工干预。
从 Trigger 到 Ticket：主动工作先过规则关
相比代码，项目更完整的是设计文档。仓库提供九份按顺序阅读的文档，解释一个主动式智能体何时行动、何时沉默。其中 000-philosophy.md 只有三千字节，核心观点是尽可能少占用人的注意力，并尽可能多地提供价值。消息、通知、问题、设置、面板元素甚至一段文档都会消耗注意力，如果价值不能大于消耗，就应该删除。
在领域模型中，工作从 Trigger 流向 Eval，再到执行。Source 产生 Trigger；Trigger 作为上下文分发给订阅相关 Thread 的 Ticket。如果消息已经属于某张 Ticket，就留在该 Ticket 内；其他 Trigger 进入 Eval，由它判断是否构成新的工作请求。Eval 接单后创建带 Mandate 的 Ticket，再由 Assignment 交给 Executor，结果通过 Channel 返回 Source。Policy 变化时，系统会丢弃运行中的 Eval 并重新排队，但不会立刻撤销已有 Ticket 的 Mandate；恢复已结束 Ticket 前，则按当前策略重新校验。
权限、执行与自动合并都保留人工边界
执行层面，每张 Ticket 会得到一个 Executor Session 和独立目录。前台 shell 命令超过 5 秒会被转入后台任务，使 worker 能继续接收新消息，而不是等待一条长命令。配置的并发上限作用于 worker 槽，同时会另外保留一个槽给人的消息或状态请求，避免新工作挤掉人继续处理已有工单的空间。
自动合并是该项目最谨慎的部分之一。文档称，自动合并由“交付要求”提示词控制，宿主没有合并相关决策逻辑。默认情况下，Executor 不会以智能体账号启用自动合并；如果确需自动合并，交付要求必须指定另一个账号的 CLI，否则由人合并。默认指令只在多个条件同时满足时允许自动合并：该 PR 为这张 Ticket 开设、已就绪、所需批准覆盖 head 提交，且增删行数合计少于 200 行。推送新版本前，Executor 会先撤回自动合并。
把智能体当作需要管理的同事
dsh-superagent 的意义不只是自动编码，而是把“少打扰”拆成可执行的工程规则。项目给出的原则包括：
- 只在被要求或被规则允许时行动；
- 只在有人必须行动或能用上结果时说话；
- 一次只问一个具体问题；
- 按影响停手，而不是按工作量；
- 诚实汇报。
面板设计也延续同一思路：打开面板要先回答三个问题——有什么需要我现在处理吗？系统是否健康、是否在做对的事？一件工作从 Trigger 到 Eval 到 Ticket 的历史是什么？标签页按工作流排列，包括 Overview、Source、Trigger、Eval、Execution、Settings。
项目还提醒，智能体使用团队日常可见的账号评论、开 PR、发消息，每一次输出都会消耗同事的注意力，责任在运营者。对于试用者，素材建议先读文档，不要急于安装；如果运行，应使用专门的 GitHub 账号，白名单只写自己，并把接单模式留在 observe，观察它想做什么，再决定是否放宽权限。这种设计让 dsh-superagent 更像一个关于团队自动化边界的实验：智能体可以主动，但不能随意接管；它可以推进工作，但必须把人的注意力视为有限资源。
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