Super-agent 운영 중

Super-agent는 DeepSeek Harness 팀이 출시한 상시 온라인 Agent 시스템 아키텍처입니다. Super-agent는 이중 계층 아키텍처, 이벤트 기반 처리, 비동기 다중 채널 상호작용, 저장소와 컴퓨팅의 분리, Watchdog 이상 자가 복구를 통해 연속성, 효율성, 능동성, 지속성이라는 네 가지 특성을 구현합니다. IM/GitHub를 넘나들며 동일한 작업을 원활하게 진행하고, 여러 작업을 병렬 처리하며, 환경 이벤트를 능동적으로 관찰해 처리할 일을 찾고, 이상 발생 시 자동으로 복구합니다. 오픈 소스 MIT 프로토타입 dsh-superagent-prototype도 함께 제공됩니다. Super-agent는 Agent를 지시를 수동적으로 기다리는 대화 창에서 상시 온라인 자율 협업자로 변화시키며, 사람의 역할은 의사 결정과 검수로 상향됩니다.

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연속성: IM, GitHub 등 여러 작업 화면에서 항상 하나의 동일한 Agent로 작동합니다. 사용자가 그룹에서는 방안 A를 사용하라고 말하고 PR 댓글에서는 방안 B로 수정하라고 해도 끊김 없이 이어지며, 사용자가 ‘어느 Session에 어떤 정보가 있는지’를 기억할 필요가 없습니다.
효율성: Router 계층이 작업을 통합적으로 배분하고, 서로 격리된 여러 컨텍스트의 Worker가 각기 다른 작업을 병렬로 실행합니다. 백그라운드에서 장시간 작업을 실행하면서도 사용자의 새 지시에 언제든 응답할 수 있어 이전 명령에 막히지 않습니다.
능동성: 그룹 대화, 이메일, CI 결과 등 환경 이벤트를 지속적으로 모니터링하고, 소음을 걸러낸 뒤 처리할 가치가 있는 일을 스스로 판단해 진행합니다. 필요하지 않을 때는 조용히 대기합니다.
지속성: Agent Loop와 세션 상태는 클라우드에 상시 유지되고 실행 환경은 로컬 장치에 남습니다. Watchdog이 이상을 모니터링하고 자동으로 복구하므로 장치가 오프라인 상태로 절전 모드에 들어가도 실행에 영향을 주지 않습니다.

환경 준비: Node.js 22.19+/24+, pnpm, git 2.32+, tmux, Python 3.8+, GitHub CLI 2.48+를 설치하고, 버전에 맞는 DeepSeek Harness를 설치한 뒤 모델을 구성합니다.
이벤트 소스 선택: Agent가 GitHub만 모니터링할지, Feishu 그룹 대화도 함께 연결할지 결정합니다.
저장소 및 Agent 계정 지정: Agent가 작업할 GitHub 저장소를 선택하고 전용 계정을 생성합니다.
권한 목록 구성: 어떤 GitHub 사용자 또는 Feishu 구성원이 Agent에게 작업을 지시할 수 있는지 설정합니다.
실행 방식 구성: 각 작업의 로컬 복제 경로, 커밋 서명, 자신의 PR에 자동 병합을 활성화할지 여부를 지정합니다.
계획 확인 및 실행: Agent가 설치, 계정, 설정 및 작업 단계 목록을 정리하면, 확인 후 사용자가 직접 해야 하는 부분을 먼저 완료합니다.
설치 및 시작: docs/006-deployment.md에 따라 설치하고 dsh-superagent를 시작한 뒤, scripts/dsh-superagent status로 상태가 정상인지 확인합니다.
구성 저장: 관리 API를 통해 GitHub/Feishu 소스, 권한 목록 및 실행기 설정을 차례로 저장합니다. 실패하면 Troubleshooting 표에 따라 원인을 확인합니다.
검수 및 인계: Web 패널 주소를 받은 뒤 ‘작은 범위에서 시작하기, 소음을 줄이기, Agent에게 한 말에 책임지기’라는 세 가지 규칙에 따라 사용합니다.
사용 시작: 권한이 있는 계정으로 저장소 Issue 댓글에서 @ <작업>을 입력하면 약 1분 이내에 패널에 작업 티켓이 나타나고, Agent가 스스로 작업한 뒤 원래 대화에 답변합니다.

다중 작업 병렬 처리: Router가 작업을 조율하고 Worker가 격리된 환경에서 실행되므로 여러 복잡한 작업을 서로 방해 없이 동시에 진행할 수 있습니다. 사람이 3~5개의 Session만 따라갈 수 있는 한계를 넘어섭니다.
채널 간 연속성: IM과 GitHub에서 항상 하나의 동일한 Agent로 작동하므로 각 Session의 컨텍스트를 기억하고 동기화할 필요가 없습니다.
능동적 대응: 환경 이벤트를 지속적으로 모니터링하며, 누군가 @로 호출하지 않아도 소음을 걸러낸 뒤 스스로 처리할 일을 찾습니다. 예를 들어 버그를 자동으로 재현하고 수정 PR을 제출할 수 있습니다.
안정적이고 효율적임: 실험 결과 작업 완료 시간은 P50 12.4분, P95는 15.7분에 불과해 단일 Session 방식의 29.5분이라는 긴 꼬리 지연보다 훨씬 우수합니다.
상시 온라인: 클라우드 Agent Loop, 로컬 환경 분리, Watchdog 자가 복구를 통해 장치가 절전 모드에 들어가도 연결이 끊기지 않고 이상이 자동으로 복구됩니다.

프로젝트 공식 웹사이트: https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype

무인 버그 수정: 그룹 대화에서 누군가 문제를 제보하면 @로 호출하지 않아도 자동으로 재현하고 수정 PR을 제출합니다.
플랫폼 간 연속 협업: 사용자가 그룹에서 방안 A를 정한 뒤 PR 댓글에서 방안 B로 수정해도 Super-agent가 여러 채널을 넘나들며 하나의 작업으로 연결해 실행합니다.
일정 및 이메일 사전 처리: 회의 초대를 받으면 일정 충돌을 자동으로 확인하고 답장 초안을 준비해 사용자가 한 번의 클릭으로 확인할 수 있도록 합니다.
여러 주제의 병렬 처리: 하나의 채팅 창에서 여러 주제를 다뤄도 하위 계층에서 Worker를 배분해 병렬로 진행하고 각각 결과를 제공합니다.
CI 장애 자동 대응: 메인 브랜치의 CI가 실패하면 원인을 자동으로 찾아 수정 PR을 제출하고 당번 담당자에게 알립니다.