一个人最多只能同时管5个AI，DeepSeek想解决这个事

一个人到底能同时管几个AI。

这问题我之前没认真想过，直到看见DeepSeek 10月31号那篇文章里的一个观察，三到五个。再往上上下文就乱了，你得手动切会话，自己记着每个任务进行到哪一步。

文章里有张截图，说明文字很短，一个群聊里有人在讨论问题，没人@它，它自己看出来代码有毛病，然后自己提了个PR修掉了。

我看到那句话的时候停了一下。

过去两年我们聊Agent，聊的都是它能干多复杂的活。这次换了个问法，如果它干活的速度已经超过你派活的速度了呢。

所以这套设计的核心不是让单个Agent更聪明。是把Agent的计量单位从一次会话，改成一个常驻的人。

架构分两层。Router在外面接活，替你维护全局的上下文，往里派任务。Worker在各自隔离的会话里并行干，规矩是Worker不许直接跟你说话，只向Router汇报。

这个规矩挺狠。你从头到尾面对的都是那个Router，底下十个八个Worker在跑，你根本不知道。。。

外面的消息靠Trigger进来，群聊消息、PR评论、CI跑挂全算。先用程序规则筛一道，把不相干的挡掉，剩下的才交给模型判断要不要动。

动起来也确实主动。文章举的例子是收到一个会议邀约，先去查日程有没有冲突，把对方背景扒一遍，回复草稿写好了再来找你。遇到群里讨论bug也一样，先去复现，找到简单解法才交付。它默认会先干活，干成了才让你知道。

效率数字他们给了。测试大概三百条消息里有二十个真活，几种方案各跑五遍。Super-agent的完成时间中位数12.4分钟，95分位15.7分钟。单会话方案在中性提示下95分位29.5分钟。差不多砍一半。

不过团队自己把话卡死了，这是合成负载加简化环境，只测调度和协作，不测单个任务的能力。这句得记住，别看见一半就吹成能力翻倍。

没解决的事也列了一堆。Router怎么随规模扩，跨月甚至更长的记忆，不同Agent之间怎么通信，还有最扎手的，云端Agent接进你本地电脑以后，提示词注入、端侧凭据泄露、跨设备权限，全是新坑。

放出来的也只是个原型，仓库叫dsh-superagent-prototype，官方明确说不是正式产品。

我倒不担心它干不好活。我担心另一件事，它自己判断该不该动手，判断错了算谁的。

我们习惯了AI要先问一句再干，现在它连这句都省了。真到了那天，你还愿意给它这个权限吗，还是宁可它慢一点，先来敲个门？