DeepSeek Harness团队开源Super-agent原型:多Agent任务的瓶颈在人的注意力
当Agent 能同时干活,谁来守住人的注意力
DeepSeek Harness团队发布《Super-agent设计探索》并开源研究原型dsh-superagent-prototype,用常驻Router加隔离Worker接管任务分派、上下文衔接和异常恢复,指出多任务场景的上限取决于人的注意力而非模型。
先看结论,再核验证据
DeepSeek Harness团队发布《Super-agent设计探索》并开源研究原型dsh-superagent-prototype,用常驻Router加隔离Worker接管任务分派、上下文衔接和异常恢复,指出多任务场景的上限取决于人的注意力而非模型。
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DeepSeek Harness团队发布《Super-agent设计探索》并开源研究原型dsh-superagent-prototype,用常驻Router加隔离Worker接管任务分派、上下文衔接和异常恢复,指出多任务场景的上限取决于人的注意力而非模型。
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来源矩阵
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- 可用
未公开或未确认:市场范围(另有 2 项未提供)
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- 尚未核验
- 权利状态
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未公开或未确认:另有 1 项未提供
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来源:虎嗅 · huxiu.com
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