01
自律型コーディング
許可された作業を専用ディレクトリのエージェントセッションに割り当てます。設定されたモデルと実行環境を使い、依頼された変更を試みます。
オープンソース · 研究プロトタイプDeepSeek
雑務を減らして、つくる時間を。
DeepSeek
SuperAgent
オープンソースの自律型 AI コーディングエージェントを知る
DeepSeek SuperAgent が AI コーディング、GitHub 連携、タスク実行、人によるレビューを通じて、自律的なソフトウェア開発をどう探究しているかを紹介します。
研究コードにも、人の判断を。
ワークフローの概念図
タスクを依頼許可された貢献者からの依頼
DeepSeek SuperAgent文脈 → 実行 → 結果の提供
プロジェクトの文脈⌘
01context.read(repository)
02agent.work(task)
03human.review(changes)
プロジェクトの文脈を読む専用セッションで作業レビュー用の変更を準備
結果をレビュー返信や PR を GitHub に返す
人による確認ワークフローの説明図であり、実際の製品画面ではありません。
MIT ライセンスソースコード公開人によるレビューを重視
プロジェクトを知る01 / 動作を知る
DeepSeek SuperAgent の動作を見る
AICodeKing による独立した動画で、DeepSeek SuperAgent の設計、実際の構築方法、限界をご覧ください。
再生を選択したときだけ YouTube を読み込み、接続します。
流れを理解し、ソースを調べ、変更をレビューする。
02 / 概要
DeepSeek SuperAgent とは？
チームが普段開発する場所で働くエージェント。
当サイトでは、deepseek-ai の GitHub 組織で公開されているオープンソースの研究プロトタイプ dsh-superagent を DeepSeek SuperAgent と呼んでいます。DeepSeek Harness 向けの能動的なコーディングエージェントのバンドルで、単一の GitHub リポジトリを対象とします。
許可された依頼を作業項目に変換し、項目ごとに専用のエージェントセッションと作業ディレクトリを用意して、結果を元の会話に返します。タスクによっては Pull Request を作成します。任意の Feishu 連携でチームチャットにも対応できます。
エージェントによる保守、Issue 対応、コード変更を検討する開発者やチーム向けです。メンテナーは、DeepSeek の正式製品でも本番運用向けソフトウェアでもないと明記しています。研究記事の一部の設計は今後の方向性であり、未実装です。
元の README を読む03 / 主な機能
開発の流れを、ひとつにつなぐ。
DeepSeek SuperAgent の主な機能
README と導入ガイドに記載された機能です。実験的なソフトウェアであり、結果は設定、文脈、レビューに左右されます。
02
GitHub 連携
専用の GitHub アカウントが通知を受け取り、元のスレッドに結果を返します。対象は github.com 上の単一リポジトリです。
03
Issue 対応
許可された貢献者は Issue やコメントでエージェントにメンションして作業を依頼できます。ポリシーと許可リストがタスク化を判断します。
04
Pull Request の流れ
コード変更を Pull Request として返せます。コミットの名義、成果物の条件、任意のマージ条件は運用者が設定します。
05
タスク実行
タスクは個別のセッションと準備済みディレクトリで実行されます。チェックアウトの準備、モデル、並列数、禁止コマンドを設定できます。
06
人によるレビュー
Web パネルに設定要件や対応が必要な作業を表示します。人が結果を調べ、問題を解決し、マージの可否を決定します。
プロトタイプの資料に記載
04 / 依頼から結果まで
DeepSeek SuperAgent の仕組みは？
開発者が判断を担う四つのステップです。資料の流れを概念的にまとめたもので、すべてのタスクの成功を保証するものではありません。
- 01
タスクを依頼
許可された貢献者が GitHub Issue やコメントで具体的な依頼をメンションします。
- 02
プロジェクトを分析
依頼がタスクになり、専用セッションに要件と準備済みのプロジェクト文脈が渡されます。
- 03
タスクを実行
エージェントが専用ディレクトリで、設定されたツールと指示を使って作業を試みます。
- 04
変更をレビュー
結果が元の会話に戻り、開発者が返信、コード変更、Pull Request を確認します。
まず権限を確認。作業ディレクトリを分離。最後の判断は人が。
05 / はじめの一歩
興味を、実践へ。
DeepSeek SuperAgent の導入方法
公式 README はコーディングエージェントによる対話式セットアップを推奨しています。ソースを取得し、SETUP.md に沿って環境とアカウントを設定します。
事前に必要なもの
完全な設定ガイドを読む手動インストールと設定- Node.js 22.19+ または 24+、pnpm
- Git 2.32+、Python 3.8+、tmux
- GitHub CLI 2.48+ と書き込み権限のあるエージェントアカウント
- モデル提供元を設定済みの DeepSeek Harness
以下は手順の概要であり、完全な自動インストーラーではありません。プロファイル作成は新規導入専用です。既存プロファイルの再作成は設定を置き換えるため、実行前に元のガイドを確認してください。
ソースを取得
元のリポジトリをクローンし、作業ディレクトリへ移動します。
git clone https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype.git dsh-superagent
cd dsh-superagent推奨の対話式セットアップ
チェックアウト内で、この原文のプロンプトをコーディングエージェントに渡します。SETUP.md はインストール前に、リポジトリ、アカウント、権限、実行設定を確認します。
Read SETUP.md in this repository and set up dsh-superagent with me.実行環境と依存関係を導入
手動セットアップでは、導入ガイドが指定する公開 Harness バージョンを使い、バンドルをインストールしてビルドします。プロファイル作成とプラグイン登録は完全版ガイドに従ってください。
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"設定を完了して起動
起動前に専用 Harness プロファイルを作り、cordis.patch.yml に実際のパスを設定してアカウント認証を行います。その後サービスを起動・確認し、パネルでソース、ポリシー、実行、プロンプトを設定します。
scripts/dsh-superagent start
scripts/dsh-superagent status公式 README、SETUP.md、導入ガイドに基づく · 2026年11月3日確認
deepseek-ai /
dsh-superagent-prototypeより自律的なエージェントシステムへ。deepseek-ai が参考用に公開した研究プロトタイプ。
研究プロトタイプ · DeepSeek の正式製品ではありません
07 / よくある質問
よくある質問
元のプロジェクト資料に基づき、基本的な疑問に答えます。
01DeepSeek SuperAgent とは何ですか？
当サイトでは、DeepSeek Harness 向けの能動的コーディングエージェント研究原型 dsh-superagent をこの名前で紹介しています。単一の GitHub リポジトリに対する許可済み依頼をタスクに変換し、専用セッションで作業して元の会話に返信します。
02オープンソースですか？
はい。deepseek-ai の GitHub 組織で dsh-superagent-prototype が公開され、MIT ライセンスが適用されています。正確な条件はリポジトリの LICENSE をご確認ください。
03DeepSeek の正式製品ですか？
いいえ。deepseek-ai 配下のリポジトリですが、README は参考用の研究プロトタイプであり正式製品ではないと明記しています。当サイトも独立した情報サイトで、DeepSeek との提携や公式承認はありません。
04どんなことができますか？
資料によると、許可された GitHub の依頼を受信し、タスクを作り、専用ディレクトリでコーディングセッションを実行し、返信や Pull Request などを返します。Feishu は任意連携です。将来の研究方向を実装済み機能と考えるべきではありません。
05どのように動作しますか？
ソースが依頼を受信し、権限ポリシーが作業化の可否を判断し、実行役が専用セッションでタスクを処理します。結果は元のスレッドに返り、Web パネルに設定要件、状態、人の対応が必要な項目が表示されます。
06どうインストールしますか？
リポジトリをクローンし、コーディングエージェントに SETUP.md を読んで一緒に設定するよう依頼するのが推奨方法です。手動手順は docs/006-deployment.md にあり、実行環境、専用 Harness プロファイル、認証情報、パネル設定を説明しています。
07GitHub に対応していますか？
はい。専用ユーザーアカウントと GitHub CLI の認証情報を使い、github.com 上の単一リポジトリを対象にします。書き込み権限が必要です。GitHub Enterprise Server は非対応と明記されています。
08本番環境で利用できますか？
現時点では推奨されません。メンテナーはバグや一貫しない実装が残る研究コードだと明記しています。利用前に実装の確認と調整が必要です。人のレビューは不可欠で、成功は保証されません。
09初心者でも使えますか？
コードや資料の閲覧はできますが、運用にはターミナル、GitHub の権限、Node.js、ローカル環境の設定に関する知識が必要です。対話式セットアップは助けになりますが、権限の理解と生成コードの確認は引き続き必要です。
10ソースコードはどこにありますか？
github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype にあります。README.md、SETUP.md、docs/ 内の番号付き資料の順に読むと理解しやすくなります。当サイトのリポジトリボタンはすべてこの元プロジェクトにリンクしています。