오픈 소스 · 연구 프로토타입

반복 작업은 줄이고, 만드는 시간은 늘리세요.

DeepSeek
SuperAgent

오픈 소스 자율 AI 코딩 에이전트 살펴보기

DeepSeek SuperAgent가 AI 코딩 워크플로, GitHub 통합, 작업 실행과 사람의 검토를 통해 자율 소프트웨어 개발을 어떻게 탐구하는지 알아보세요.

데모 보기 GitHub에서 살펴보기

연구 코드에도 사람의 판단이 필요합니다.

개념 워크플로

작업 요청허용된 기여자의 요청

DeepSeek SuperAgent맥락 → 실행 → 결과 전달

프로젝트 맥락⌘

01context.read(repository)

02agent.work(task)

03human.review(changes)

프로젝트 맥락 읽기전용 세션에서 작업검토할 변경 사항 준비

결과 검토답변 또는 PR을 GitHub로 전달

사람의 검토

작업 흐름을 설명하는 그림이며 실제 제품 화면이 아닙니다.

MIT 라이선스소스 코드 공개사람의 검토 중심

프로젝트 살펴보기

01 / 흐름 살펴보기

DeepSeek SuperAgent의 작동 모습

AICodeKing의 독립적인 영상으로 DeepSeek SuperAgent의 설계, 실제 구성 방법과 한계를 살펴보세요.

DeepSeek의 새로운 SuperAgent Harness를 사용해 봤습니다. 성능은 어떨까요?

AICodeKing이 DeepSeek SuperAgent의 Router와 Workers, 트리거, Chain of Recall, Watchdog을 설명하고 실제 구성 방법과 연구 프로토타입의 한계를 살펴봅니다.

YouTube에서 보기

재생을 선택해야 YouTube를 불러오고 연결합니다.

흐름을 이해하고, 소스를 확인하고, 변경 사항을 검토하세요.

02 / 프로젝트 개요

DeepSeek SuperAgent란?

팀이 이미 개발하는 곳에서 함께 일하는 에이전트.

이 사이트에서 DeepSeek SuperAgent는 deepseek-ai GitHub 조직에 공개된 오픈 소스 연구 프로토타입 dsh-superagent를 뜻합니다. 하나의 GitHub 저장소를 대상으로 하는 DeepSeek Harness용 능동형 코딩 에이전트 번들입니다.

승인된 요청을 작업 항목으로 만들고 각 항목에 전용 에이전트 세션과 작업 디렉터리를 할당한 뒤 원래 대화에 결과를 전달합니다. 작업에 따라 Pull Request가 포함될 수 있습니다. 선택적으로 Feishu를 연결해 팀 채팅 요청을 받을 수 있습니다.

에이전트를 이용한 유지보수, 이슈 처리와 코드 변경을 탐구하는 개발자와 팀을 위한 프로젝트입니다. 관리자는 DeepSeek의 정식 제품도, 운영 환경에 바로 쓸 수 있는 소프트웨어도 아니라고 명시합니다. 관련 연구 글의 일부 설계는 향후 방향이며 아직 구현되지 않았습니다.

원본 README 읽기

03 / 주요 기능

코딩 작업의 흐름을 연결합니다.

프로젝트 README와 배포 가이드에 설명된 기능입니다. 실험적인 소프트웨어로, 결과는 설정과 맥락, 검토에 따라 달라집니다.

01

자율 코딩

승인된 작업을 독립 디렉터리가 있는 에이전트 세션에 할당합니다. 설정된 모델과 실행 환경으로 요청된 변경을 시도합니다.

02

GitHub 통합

전용 GitHub 계정이 알림을 받고 원래 스레드에 결과를 전달합니다. github.com의 단일 저장소를 대상으로 합니다.

03

이슈 처리

허용된 기여자가 이슈나 댓글에서 에이전트를 언급해 작업을 요청합니다. 정책과 허용 목록이 요청의 작업 전환 여부를 결정합니다.

04

Pull Request 흐름

코드 변경을 Pull Request로 반환할 수 있습니다. 커밋 신원, 결과 전달 지침과 선택적 병합 조건은 운영자가 설정합니다.

05

작업 실행

작업은 별도 세션과 준비된 디렉터리에서 실행됩니다. 체크아웃 준비, 모델, 작업자 수 제한과 차단 명령을 설정할 수 있습니다.

06

사람의 검토

웹 패널이 설정 요구 사항과 확인이 필요한 작업을 보여줍니다. 사람이 출력을 점검하고 문제를 해결하며 병합 여부를 결정합니다.

프로토타입 문서에 명시된 기능

04 / 요청에서 결과까지

DeepSeek SuperAgent는 어떻게 작동하나요?

개발자가 통제하는 네 단계입니다. 문서에 나온 흐름의 개념적 요약이며 모든 작업의 성공을 보장하지 않습니다.

01
작업 요청
허용된 기여자가 GitHub 이슈나 댓글에서 에이전트를 언급하며 구체적으로 요청합니다.
02
프로젝트 분석
요청이 작업으로 전환되고 전용 세션에 요구 사항과 준비된 프로젝트 맥락이 전달됩니다.
03
작업 실행
에이전트가 자체 디렉터리에서 설정된 도구와 지침을 사용해 작업을 시도합니다.
04
변경 사항 검토
결과가 원래 대화로 돌아오면 개발자가 답변, 코드 변경 또는 Pull Request를 검토합니다.

먼저 권한을 확인하고, 작업 디렉터리를 분리하고, 최종 결정은 사람이 합니다.

05 / 시작하기

호기심에서 직접 경험으로.

공식 README는 코딩 에이전트가 안내하는 설치를 권장합니다. 소스를 받은 후 SETUP.md에 따라 환경과 계정을 설정하세요.

시작 전 준비 사항

Node.js 22.19+ 또는 24+와 pnpm
Git 2.32+, Python 3.8+, tmux
GitHub CLI 2.48+와 저장소 쓰기 권한이 있는 에이전트 계정
모델 제공자가 설정된 DeepSeek Harness

전체 설정 가이드 읽기 수동 설치 및 설정

아래 명령은 절차 소개이며 완전한 무인 설치 프로그램이 아닙니다. 프로필 생성은 신규 설치에만 사용하세요. 기존 프로필을 다시 만들면 설정이 교체되므로 실행 전 원본 가이드를 확인하세요.

01

소스 가져오기

원본 저장소를 복제하고 작업 디렉터리로 이동합니다.

터미널

git clone https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype.git dsh-superagent
cd dsh-superagent

02

권장하는 안내형 설치 사용

체크아웃 안에서 이 원문 프롬프트를 코딩 에이전트에 전달하세요. SETUP.md가 설치 전에 저장소, 계정, 권한과 실행 설정을 확인합니다.

에이전트 원문 프롬프트

Read SETUP.md in this repository and set up dsh-superagent with me.

03

런타임과 의존성 설치

수동 설치에서는 배포 가이드가 지정한 공개 Harness 버전을 설치한 후 번들을 빌드합니다. 프로필 생성과 플러그인 등록은 전체 가이드를 따르세요.

터미널

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"

04

설정 후 시작

먼저 별도의 Harness 프로필을 만들고 cordis.patch.yml에 실제 경로를 넣고 에이전트 계정을 인증하세요. 이후 서비스를 시작하고 상태를 확인한 뒤 패널에서 소스, 정책, 실행과 프롬프트 설정을 완료하세요.

터미널

scripts/dsh-superagent start
scripts/dsh-superagent status

공식 README, SETUP.md, 배포 가이드 기준 · 2026년 11월 3일 확인

06 / 공개된 개발

코드를 읽고 직접 판단하세요.

오픈 소스 프로젝트의 설계를 살펴보고 정확한 정보는 원본 문서를 기준으로 확인하세요.

저장소 살펴보기

deepseek-ai /

dsh-superagent-prototype

더 자율적인 에이전트 시스템을 향하여. deepseek-ai가 참고용으로 공개한 연구 프로토타입입니다.

MIT 라이선스 프로젝트 공식 문서

연구 프로토타입 · DeepSeek 정식 제품이 아닙니다

07 / 궁금한 점

자주 묻는 질문

원본 프로젝트 문서를 바탕으로 핵심 질문에 답합니다.

01

DeepSeek SuperAgent란 무엇인가요?

이 사이트에서는 DeepSeek Harness용 오픈 소스 능동형 코딩 에이전트 연구 프로토타입 dsh-superagent를 이 이름으로 소개합니다. 단일 GitHub 저장소의 승인된 요청을 작업으로 만들고 전용 세션에서 처리한 뒤 원래 대화에 답합니다.

02

오픈 소스인가요?

네. deepseek-ai GitHub 조직의 dsh-superagent-prototype 저장소는 MIT 라이선스로 공개되어 있습니다. 정확한 조건은 저장소의 LICENSE 파일을 확인하세요.

03

DeepSeek 공식 제품인가요?

아닙니다. deepseek-ai에서 공개했지만 README는 참고용 연구 프로토타입이며 정식 제품이 아니라고 명시합니다. 이 사이트 역시 DeepSeek와 제휴하거나 공식 승인을 받은 적이 없는 독립 정보 사이트입니다.

04

어떤 작업을 할 수 있나요?

문서에 따르면 승인된 GitHub 요청을 받고, 작업을 생성하고, 전용 디렉터리에서 코딩 세션을 실행하며 답변이나 Pull Request를 전달합니다. Feishu 연동은 선택 사항입니다. 향후 연구 방향을 이미 구현된 기능으로 간주해서는 안 됩니다.

05

어떻게 작동하나요?

소스가 요청을 받으면 권한 정책이 작업 가능 여부를 판단하고 실행자가 전용 세션에서 처리합니다. 결과는 원래 스레드로 돌아오며 웹 패널에서 설정 요구 사항, 상태와 사람의 확인이 필요한 작업을 볼 수 있습니다.

06

어떻게 설치하나요?

저장소를 복제하고 코딩 에이전트에 SETUP.md를 읽고 함께 설정해 달라고 요청하는 것이 README의 권장 방법입니다. 수동 설치는 docs/006-deployment.md에 있으며 런타임, 전용 Harness 프로필, 인증과 패널 설정을 설명합니다.

07

GitHub를 지원하나요?

네. 전용 에이전트 사용자 계정과 GitHub CLI 인증으로 github.com의 저장소 하나를 대상으로 합니다. 에이전트에는 쓰기 권한이 필요하며 GitHub Enterprise Server는 지원하지 않습니다.

08

운영 환경에 바로 사용할 수 있나요?

아니요. 관리자는 버그와 일관되지 않은 엔지니어링 방식이 남아 있을 수 있는 연구 코드라고 명시합니다. 사용 전 구현을 검토하고 환경에 맞게 조정해야 합니다. 사람의 검토가 필요하며 작업 성공은 보장되지 않습니다.

09

초보자도 사용할 수 있나요?

코드와 문서는 읽을 수 있지만 운영하려면 터미널, GitHub 권한, Node.js와 로컬 환경 설정에 익숙해야 합니다. 안내형 설정은 도움이 되지만 접근 권한을 이해하고 생성 코드를 검토할 필요는 여전합니다.

10

소스 코드는 어디에 있나요?

github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype에 있습니다. README.md, SETUP.md, docs/ 안의 번호순 문서를 차례로 읽으세요. 이 사이트의 모든 저장소 버튼은 원본 프로젝트로 연결됩니다.