While we were relaxing over the weekend, DeepSeek unexpectedly introduced another new product - Super Agent, a system of autonomous AI...
While we were relaxing over the weekend, DeepSeek unexpectedly introduced another new product - Super Agent, a system of autonomous AI agents. The capabilities of one person are limited. Even with the advent of AI, it is quite difficult to simultaneously conduct more than 3-5 active dialogues with agents. On the team...
- 01.While we were relaxing over the weekend, DeepSeek unexpectedly introduced another new product - Super Agent, a system of autonomous AI agents
- 02.The capabilities of one person are limited
- 03.Even with the advent of AI, it is quite difficult to simultaneously conduct more than 3-5 active dialogues with agents
Пока мы отдыхали на выходных, DeepSeek неожиданно представила очередную новинку — Super Agent, систему автономных ИИ-агентов. Возможности одного человека ограничены. Даже с появлением ИИ одновременно вести больше 3–5 активных диалогов с агентами довольно сложно. В команде DeepSeek Harness хорошо знакомы с этой проблемой. Поэтому, опираясь на собственный опыт, разработчики создали систему агентов, способную непрерывно работать в фоновом режиме и самостоятельно выполнять задачи на разных платформах. https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype Главная задача системы — передать ИИ управление многозадачными рабочими процессами и сократить время, которое человек тратит на постоянный контроль за выполнением поручений. Человеку остаётся ставить цели, принимать решения и проверять результаты. ИИ самостоятельно распределяет задачи, сохраняет контекст предыдущих обсуждений и одновременно продвигает несколько направлений работы. В основе системы лежит следующая архитектура: один агент принимает задачи и распределяет их между другими агентами. Те параллельно выполняют отдельные части работы, после чего результаты объединяются в единый ответ. Кроме того, заранее можно задать правила, по которым ИИ будет самостоятельно реагировать на определённые события и решать возникающие проблемы без необходимости каждый раз получать отдельную команду. Архитектура позволяет системе работать непрерывно: даже если одни фоновые задачи ещё не завершены, агенты могут принимать новые поручения и заниматься ими параллельно. Разработчики могут использовать систему для обработки обращений пользователей, поступающих через Issue, и исправления ошибок. Менеджеры продуктов и дизайнеры также могут подключаться к работе и вносить изменения в требования. Проект уже опубликован в открытом доступе. Вместе с ним вышла техническая статья, подробно описывающая архитектуру системы. Разработчикам, работающим над агентными системами, определённо стоит ознакомиться. 📱 @git_developer
Related Intelligence
All stories →Google EGM: ревьюеры без памяти проверяют ИИ-дизайн лучше
Google EGM разделяет работу ИИ: один сеанс составляет дизайн, а ревьюеры с чистым контекстом проверяют его до написания кода. Разбор подхода по данным Towards A
ИИ-автопилот уклоняется от орбитального мусора при неточных данных
Как пишет Towards AI: исследователи предлагают бортовой ИИ на основе POMDP и DRQN, который уклоняется от орбитального мусора при шумных данных радаров и экономи
Elon Musk throttles Grok Bot limits due to ‘unsustainably high’ costs
Musk recently referred to Grok Bot as having "the fastest growth of a product that I've ever seen in my life."