DeepSeek Harness 팀은 여러 작업을 병렬로 처리하고 채팅·이메일·GitHub 같은 환경의 이벤트에 능동적으로 대응하는 ‘슈퍼 에이전트’ 구조를 제안했다. 이 설계는 기존 DeepSeek Harness 기능 소개가 아니라 아키텍처 아이디어를 설명한 글이며, 일부를 구현한 공개 플러그인도 공식 제품이 아닌 검증용 프로토타입이다.

설계의 핵심은 사람과 상호작용하며 작업을 배정하는 장기 실행 라우터와, 각각 독립된 문맥에서 작업을 수행하는 워커를 분리하는 2단 구조다. 라우터는 모든 채널의 대화와 작업 간 조정을 맡고 직접 작업을 실행하지 않는다. 워커는 특정 작업을 수행하며 사용자에게 직접 응답하지 않고 결과를 라우터에 전달한다. 이에 따라 사용자는 세션을 직접 오가며 관리하지 않고 하나의 에이전트와 계속 상호작용할 수 있다.

시스템은 외부 환경의 메시지와 알림을 트리거로 받아 처리한다. 코드 기반 규칙이 출처나 허용 목록 등을 먼저 확인해 불필요한 이벤트를 걸러내고, 의미 판단이 필요한 후보만 모델에 전달한다. 새 작업은 라우터가 배정하지만, 이미 작업 중인 대화 흐름(스레드)의 후속 이벤트는 구독 중인 워커로 바로 전달할 수 있다. 긴 작업은 비동기로 실행해 그동안 새 지시에도 응답하도록 하며, 채널에 따라 응답 길이와 형식도 달리하는 방안을 제시한다. 예를 들어 메신저 답변은 짧게 하고, GitHub나 이메일에는 배경과 변경 사항, 검증 결과를 구조적으로 담는다.

문맥 관리를 위해 필요한 정보는 현재 입력에 넣고, 길거나 당장 필요하지 않은 내용은 참조나 요약만 남긴 뒤 요청이 있을 때 불러오는 ‘Inline & Spill’ 방식도 설명한다. 관련 이벤트와 세션을 고유 ID로 연결해 여러 단계를 거쳐 과거 문맥을 찾는 ‘Chain of Recall’과, 환경 신호를 바탕으로 결과가 쓰일지 확정되기 전에 백그라운드에서 작업을 시작하는 추측 실행도 포함한다.

항상 온라인 상태를 유지하기 위해 에이전트 실행 컴퓨팅과 저장 상태를 분리하고, 클라우드의 에이전트가 실제 코드 저장소나 로컬 도구 환경에 필요할 때 접근하도록 하는 구조도 제안한다. 사용자의 컴퓨터나 다른 실행 환경에는 세션 상태를 보관하지 않는 경량 데몬을 둘 수 있다. 별도의 워치독 세션은 인프라 오류뿐 아니라 워커가 작업 목표에서 벗어나는지도 살피고 복구를 돕는다.

팀은 합성 작업과 단순화된 환경으로 예비 실험을 진행했으며, 결과는 참고용이라고 밝혔다. 메시지 약 300개 중 작업 요청이 약 20개인 조건에서 각 설계를 5회 실행한 실험에서는 슈퍼 에이전트의 작업 완료 시간이 중앙값 12.4분, 95백분위 15.7분이었다. 비교 대상으로 삼은 단일 세션 설계 두 가지의 수치는 각각 20.4분·29.5분, 13.8분·29.0분이었다. 코딩은 시간이 걸리는 도구로 모사했으므로 이 실험은 실제 코딩 능력이 아니라 일정 관리와 조정 방식을 측정했다. 구독한 스레드의 후속 이벤트를 워커에 직접 전달하지 않는 설계는 완료 시간은 비슷했지만, 라우터의 결정 횟수가 약 30% 늘고 캐시 읽기 토큰은 23.2M에서 31.8M으로 약 37% 증가했다.

팀은 장기 메모리 확장, 라우터와 워커 간 협업 방식, 사용자에게 작업을 보여주고 중간 개입을 허용하는 방법, 서로 다른 권한 경계에 있는 에이전트 간 통신, 보안과 개인정보 보호를 미해결 과제로 꼽았다. 특히 클라우드 에이전트가 로컬 기기의 코드와 자격 증명에 접근하는 구조에서는 침해나 프롬프트 인젝션이 연결된 기기까지 위험에 빠뜨릴 수 있으며, 모델이 자격 증명을 보지 않고도 사용할 방법이 필요하다고 설명했다.

설계 일부를 구현한 dsh-superagent-prototype은 기술 접근을 검증하기 위한 프로토타입이며 공식 DeepSeek 제품은 아니다.