如果你是搞研究的，像我一样是个主播，需要一个流量话题，或者正在准备定制、研发下一代 AI Agent，那么 DeepSeek 这个 Super Agent 原型确实是非常好的参考。它的代码质量非常高，设计也非常干净，设计思维我认为也非常前沿。不过我需要给大家泼一盆凉水：Super Agent 这个概念到底有没有价值，现在还没有定论。我个人认为它在短期内没有什么价值。那么 Super Agent 是个什么东西呢？我给大家举个简单的例子。比如说我现在做三件事：第一，开发、维护我的网站；第二，开发我的手机 APP；第三，可能在剪视频，让它自己去生产一段视频。那么这三个任务，我肯定要开三个 Agent，比如都是三个 DeepSeek Harness 任务。我是不是要一直盯着它们的完成进度，看看有没有 Bug？有些决策可能都要我人工来做，AI 自己不能自主决策，因为事情比较重要、它自己搞不定，或者事情比较复杂，它不能完全理解，或者存有疑问，一旦改错了就要付出比较大的代价。那我要同时盯着这三个项目，基本上所有精力就被占满了。如果再想做其他事情，我的精力和注意力可能就无法负担了。

那这个时候我是怎么办的呢？因为这是我每天工作的常态，而且我每天做的事情比这个还复杂得多。我光油管频道就好几个，每天要更新好几个视频，甚至同一个频道一天要更新两个视频。那你说这么复杂的事情我是怎么搞定的？就是我搞了一个 Hermes，让它作为我的助手，我的虚拟儿子小特，让它当主管。然后你们看到的这个小特，实际上都是 DeepSeek Harness。我在服务端、开发机器上，包括笔记本上都有 DeepSeek Harness，它们帮我做不同的任务，比如开发 APP、帮我剪视频。剪视频这样简单的事情，我可能自己直接看它剪出来的成果，或者修正字幕，我就直接跟 Agent 沟通。但是管理服务器、开发 APP，包括帮我上架安卓和苹果商店，我操，这些事情我真的自己搞不了，是吧？我都是让我的虚拟儿子小特帮我验证成果。如果成功了，就反馈成功的信息。尤其是服务器端监控，日常任务完成得怎么样，它每隔四个小时去我的服务器看一下，然后告诉我正常，或者哪一天出现异常就把异常告诉我、说它怎么处理的。有哪些异常它处理不了，它才会跟云端的 DeepSeek Harness 相互协商，协商三次还不能达成一致，就把信息报给我，让我来管理。这样我的云端服务器基本上不需要我去搞，也不需要我去关注。

这么久以来，大概工作了两个月，它只出过一次比较严重的问题，就是昨天升级会员等级管理制度的时候，把管理员不参与评级的规则给忘掉了，没有很好地整合到代码中，升级的时候出了偏差。其他时候，这两个月以来，云端所有工作都是 DeepSeek Harness 自主完成，然后 Hermes 帮我校正，有异常它们协同处理。其实我已经是在用 Super Agent 的概念管理这件事了。但是你说我能因此就干十件事、八件事情吗？其实也不是。因为人的注意力机制并不是可以等分的。你把一件事情的注意力从以前每天花一个小时变成半个小时，以前一天能做五件事，现在就能做十件事吗？其实并不是。我同时搞的事情还是差不多，只不过人相对轻松一点。

你们看到了我的云端 DSH 跟 AI 助手之间是有沟通的。怎么沟通？就是在服务器上建立一个目录，遇到不同的 issue、不同的话题，就新建一个文件。已经解决的就放到 done，放到完成里面；没有解决的就继续沟通，三次沟通还不能解决的，就提交给我决策。这就是一个简单的通信约定。我之前在视频中多次提到，除了文件这种约定方式，还可以通过 Git 提交记录：把相关问题都提交到一个 Git 上，通过 Git 来协调、互动。实际上我现在所有开发工作都是通过 Git 来同步的，有些任务是 DeepSeek Harness 完成的，有些工作是 Codex 完成的，有些是 Hermes 完成的，但是都是通过 Git 来协调。这也是一种机制，不过我这种机制是比较土的办法，从本质上来讲，它们都是轮询机制。轮询的好处是结构松散，产品线、工作流之间的绑定是弱耦合，一个工作流出了问题，不会影响到其他工作流。

我这一整套复杂系统，既要在不同频道做视频，中文的、英语的都有，光中文就做了两个，英语有两个频道；还得维护不同的网站、开发 APP、写代码、监控代码。当然了，不是我自己写，是让 AI 写，我得监控它完成的程度。然后你们想一想，我平时比较空的时候还要接单，而且之前视频中也跟大家多次讲了，我还得玩游戏。相对复杂的状态，通过这种松散的耦合我能够轻松驾驭。我每天生活说实话一点都不累。但是这样的机制有一个缺点，就是效率非常低，实时性不高。我云端是让小助手小特、我的虚拟儿子每四个小时上去监看一次，你看这个颗粒度多大。APP 或者其他代码开发，都是需要的时候才拉取最新版本，然后读更新记录。我一个人这么搞肯定没问题，但是如果要一个团队协作，实时性就完全不行了，肯定不能胜任任务。DeepSeek 的 Super Agent 就是来解决这个问题的，它有一套高效的事件驱动机制。DeepSeek 家族基本上任务机制都是通过事件驱动，OpenAI 的 Codex 是通过消息队列，各有各的好处，都是比较高效的方式，就看你如何实现。

最后我总结一下，Super Agent 这个概念本身不是什么新东西，也没有带来新的范式。它的实现方式就是，只要你高效、强耦合，通过事件驱动也好、消息队列也好，那么它就会失去普适性。要想让它具备普适性，你本人还是要懂什么时候用 AI Agent 做助理、什么时候用什么 Agent 干活。你本人还是要理解这个东西，要把 AI 当作员工、同事，最终还是要由你自己管理它，而不是让一个 AI 去管理它、你去当老板，这样效率比较低。所以我认为 Super Agent 早期提出的形态是否有价值、有多大价值，或者以后会不会发生比较大的变化，目前还没有定论，大家可以观察一下。现在不是折腾 Super Agent、炒作这个概念的好时机，没什么意义，它不会带来翻天覆地的生产力变化。它跟当年 Claude Code 之后的 OpenClaw、Hermes，以及现在的 DeepSeek Harness 带来的生产力变化完全不可同日而语。它本身不是刚需，更多可能是一种概念炒作，是 DeepSeek 融资之后团队扩大后的一个卡位产品、卡生态位的产品。

总之，我认为它第一不重要，第二不用太过焦虑，不用担心自己不碰这个东西就会落伍。你好好把 DeepSeek Harness、Codex、Hermes 玩明白，把单个任务交给 AI Agent，让它高效支棱起来，这才是你当下需要关注的东西。