01
Programación autónoma
El trabajo autorizado se asigna a una sesión con su propio directorio. El agente intenta realizar los cambios con el modelo y el entorno configurados.
CÓDIGO ABIERTO · PROTOTIPO DE INVESTIGACIÓNDeepSeek
MENOS TAREAS REPETITIVAS. MÁS TIEMPO PARA CREAR.
DeepSeek
SuperAgent
Explora el agente autónomo de programación IA de código abierto
Descubre cómo DeepSeek SuperAgent investiga el desarrollo autónomo de software mediante programación con IA, integración con GitHub, ejecución de tareas y revisión humana.
Código de investigación. Con criterio humano.
FLUJO CONCEPTUAL
Asignar una tareaUna solicitud de un colaborador autorizado
DeepSeek SuperAgentContexto → ejecución → entrega
contexto del proyecto⌘
01context.read(repository)
02agent.work(task)
03human.review(changes)
Leer el contexto del proyectoTrabajar en una sesión propiaPreparar cambios para revisión
Revisar el resultadoUna respuesta o PR, de vuelta en GitHub
REVISIÓN HUMANAIlustración del flujo de trabajo, no una interfaz real del producto.
Licencia MITCódigo disponibleCon revisión humana
Explorar el proyecto01 / CONOCE EL FLUJO
Mira DeepSeek SuperAgent en acción
Conoce el diseño, la configuración práctica y las limitaciones de DeepSeek SuperAgent en este vídeo independiente de AICodeKing.
YouTube solo se carga al elegir reproducir. La reproducción se conecta con YouTube.
Comprende el flujo. Examina el código. Revisa los cambios.
02 / DESCRIPCIÓN
¿Qué es DeepSeek SuperAgent?
Un agente que trabaja donde tu equipo ya desarrolla.
En este sitio, DeepSeek SuperAgent se refiere a dsh-superagent, un prototipo de investigación de código abierto publicado en la organización deepseek-ai de GitHub. Es un paquete de agente de programación proactivo para DeepSeek Harness, diseñado para un solo repositorio de GitHub.
Convierte solicitudes autorizadas en tareas, asigna a cada una su propia sesión y directorio de trabajo, y devuelve el resultado a la conversación original. Según la tarea, ese resultado puede incluir una pull request. Una fuente opcional de Feishu permite recibir solicitudes del chat del equipo.
Está dirigido a desarrolladores y equipos que exploran el mantenimiento, la gestión de incidencias y los cambios de código con agentes. Sus responsables aclaran que no es un producto oficial de DeepSeek ni software listo para producción. Algunos diseños del artículo de investigación son propuestas futuras que aún no están implementadas.
Leer el README original03 / FUNCIONES
Un flujo de programación conectado.
Funciones principales de DeepSeek SuperAgent
Funciones descritas en el README y la guía de despliegue. Es software experimental: los resultados dependen de la configuración, el contexto y la revisión.
02
Integración con GitHub
Una cuenta dedicada recibe notificaciones y entrega los resultados en el hilo original. El prototipo trabaja con un repositorio en github.com.
03
Gestión de incidencias
Un colaborador autorizado puede mencionar al agente en una incidencia o comentario. Las políticas y listas de acceso determinan qué solicitudes se convierten en tareas.
04
Flujo de pull requests
El agente puede entregar cambios mediante una pull request. El operador configura la identidad de los commits, las instrucciones de entrega y las condiciones opcionales de fusión.
05
Ejecución de tareas
Las tareas se ejecutan en sesiones y directorios separados. El operador configura la preparación del código, el modelo, los límites de trabajadores y los comandos bloqueados.
06
Revisión humana
Un panel web muestra los requisitos de configuración y el trabajo que requiere atención. Las personas revisan los resultados, resuelven problemas y deciden qué fusionar.
DOCUMENTADO EN EL PROTOTIPO
04 / DE SOLICITUD A RESULTADO
¿Cómo funciona DeepSeek SuperAgent?
Cuatro pasos con el desarrollador al mando. Es un resumen conceptual del flujo documentado, no una garantía de éxito de todas las tareas.
- 01
Asignar una tarea
Un colaborador autorizado menciona al agente en una incidencia o comentario con una petición concreta.
- 02
Analizar el proyecto
La solicitud se convierte en una tarea. Una sesión dedicada recibe los requisitos y el contexto preparado del proyecto.
- 03
Ejecutar la tarea
El agente intenta realizar el trabajo en su propio directorio con las herramientas e instrucciones configuradas.
- 04
Revisar los cambios
El resultado vuelve a la conversación. Un desarrollador revisa la respuesta, los cambios o la pull request.
Primero, autorización. Directorios de trabajo separados. Decisiones humanas al final.
05 / PRIMEROS PASOS
De la curiosidad a la práctica.
Cómo empezar con DeepSeek SuperAgent
El README oficial recomienda una instalación guiada por un agente. Obtén el código y utiliza SETUP.md para configurar el entorno y las cuentas.
ANTES DE EMPEZAR
Leer la guía completaInstalación y configuración manual- Node.js 22.19+ o 24+ y pnpm
- Git 2.32+, Python 3.8+ y tmux
- GitHub CLI 2.48+ y una cuenta de agente con permiso de escritura
- DeepSeek Harness con un proveedor de modelos configurado
Estos comandos son una introducción, no un instalador automático completo. Crear un perfil es solo para instalaciones nuevas: recrear uno existente sustituye su configuración. Lee la guía original antes de ejecutar los comandos.
Obtener el código
Clona el repositorio original y entra en su directorio de trabajo.
git clone https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype.git dsh-superagent
cd dsh-superagentUsar la configuración guiada recomendada
Entrega esta instrucción original a tu agente de programación desde el repositorio. SETUP.md recoge las decisiones sobre repositorio, cuenta, autorización y ejecución antes de instalar.
Read SETUP.md in this repository and set up dsh-superagent with me.Instalar el entorno y las dependencias
Para la instalación manual, la guía fija esta versión pública de Harness y después instala y compila el paquete. Sigue la guía completa para crear el perfil y registrar el complemento.
npm install -g @deepseek-ai/[email protected]
pnpm install && pnpm build
dsh superagent --from-default-profile web --dump-config > /dev/null
dsh plugin --profile superagent add "link:$PWD"Configurar y después iniciar
Antes de iniciar, crea un perfil de Harness separado, completa cordis.patch.yml con rutas reales y autentica la cuenta del agente. Inicia el servicio, consulta su estado y completa fuentes, políticas, ejecución e instrucciones en el panel.
scripts/dsh-superagent start
scripts/dsh-superagent statusBasado en README, SETUP.md y la guía oficial de despliegue · verificado el 3 de noviembre de 2026
06 / DESARROLLO ABIERTO
Lee el código. Forma tu propio criterio.
Explora el proyecto, conoce sus decisiones de diseño y utiliza la documentación original como fuente de información autorizada.
Explorar el repositoriodeepseek-ai /
dsh-superagent-prototypeHacia un sistema de agentes más autónomo. Prototipo de investigación de referencia publicado por deepseek-ai.
Prototipo de investigación · No es un producto oficial de DeepSeek
07 / BUENAS PREGUNTAS
Preguntas frecuentes
Respuestas esenciales basadas en la documentación original.
01¿Qué es DeepSeek SuperAgent?
Es el nombre utilizado aquí para dsh-superagent: un prototipo de investigación de código abierto de un agente proactivo para DeepSeek Harness. Convierte solicitudes autorizadas para un repositorio de GitHub en tareas, trabaja en sesiones dedicadas y responde en la conversación original.
02¿Es de código abierto?
Sí. El repositorio dsh-superagent-prototype está publicado en la organización deepseek-ai de GitHub bajo la licencia MIT. Consulta LICENSE para conocer los términos exactos.
03¿Es un producto oficial de DeepSeek?
No. Aunque deepseek-ai publica el repositorio, su README lo define expresamente como un prototipo de investigación de referencia, no un producto oficial. Este sitio también es independiente y no está afiliado ni respaldado oficialmente por DeepSeek.
04¿Qué puede hacer?
El prototipo documentado recibe solicitudes autorizadas de GitHub, crea tareas, ejecuta sesiones de programación en directorios propios y entrega respuestas o pull requests. Feishu es opcional. Las líneas de investigación futuras no deben considerarse funciones implementadas.
05¿Cómo funciona?
Una fuente recibe la solicitud, las políticas deciden si está autorizada y un ejecutor trabaja en la tarea en una sesión propia. El resultado vuelve al hilo original y el panel muestra los requisitos de configuración, el estado y el trabajo que necesita atención humana.
06¿Cómo lo instalo?
Clona el repositorio y pide a tu agente que lea SETUP.md y configure dsh-superagent contigo. Es la opción recomendada en el README. La instalación manual está en docs/006-deployment.md e incluye requisitos, perfil de Harness separado, credenciales y ajustes del panel.
07¿Es compatible con GitHub?
Sí. Está diseñado para un repositorio en github.com mediante una cuenta de usuario dedicada y credenciales de GitHub CLI. El agente necesita acceso de escritura. GitHub Enterprise Server no es compatible según la guía.
08¿Está listo para producción?
No. Sus responsables lo describen como código de investigación que puede contener errores y prácticas inconsistentes. Revisa y adapta la implementación antes de usarla. La revisión humana es esencial y el éxito de las tareas no está garantizado.
09¿Pueden usarlo principiantes?
Pueden consultar el código y la documentación, pero operarlo requiere conocer la terminal, los permisos de GitHub, Node.js y la configuración local. La instalación guiada ayuda, pero sigue siendo necesario comprender los permisos y revisar el código generado.
10¿Dónde está el código fuente?
En github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype. Empieza por README.md, continúa con SETUP.md y después con los documentos numerados de docs/. Todos los botones de repositorio de este sitio apuntan al proyecto original.