deepseek-ai/dsh-superagent-prototype
- 出典
- GitHub
- 初登場日
- 分野
- エージェント
- GitHubスター数
- 18,581
- 主な言語
- TypeScript
外部のオープンソース リポジトリを紹介するページです。HDATFの製品ではありません。

何をするか
dsh-superagentは、一つのGitHubリポジトリでチームの開発依頼を処理するDeepSeek Harness用の研究プロトタイプです。公式DeepSeek製品や本番運用向けの完成品ではなく、論文にある一部の構想は未実装と明記されています。GitHubと任意のFeishuからメッセージを受け取り、許可された依頼や規則に合う仕事をTicketにし、専用のセッションとディレクトリで処理します。プルリクエストなどの結果を元の会話に返し、Webパネルで人の確認が必要な仕事を示します。明示的な依頼と推定した候補を分け、標準のobserveモードでは推定候補を実作業として受け付けません。開始には専用Harnessプロファイル、エージェント用GitHubユーザー、認証済みgh、モデル提供元、作業場所の設定が必要です。運用文書はNode.js、pnpm、git、Python、tmuxを要求し、Feishuには別途ボットと接続設定が必要です。GitHub Enterprise Serverは非対応で、アカウント用ラッパーはプロセスを隔離しないため、OS権限と秘密情報へのアクセスを別に制御する必要があります。
ライセンス
MIT 寛容なライセンスです。著作権表示を残せば商用利用と改変ができます。
同じ分野のリポジトリ
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Research Assistant Agentは、論文再現、データ評価、予算内での候補探索を行う研究者向けの複数エージェントによる研究実行の試作品です。自然言語の研究目標、論文や添付資料、リポジトリのアドレス、データ、資源の制約を入力します。計画器が作業の前後関係を明示する依存グラフを作り、スケジューラーが承認、再試行、取消、予算を扱いながら専門エージェントへ作業を割り当てます。実験成果物、指標、実行環境の記録、個々の主張と根拠の対応を出力し、完了、一部完了、最小確認、停止、要確認を区別します。Reactの作業画面には文献検索、ページ別の文書検索、RESTインターフェース、リアルタイム実行イベントも提供します。主な実装はGoバックエンド、別の隔離実行サービス、Python最適化器で構成され、文書のCompose導入にはDockerとOpenAI互換モデルの接続先とキーが必要です。この経路で始めるには静的画面を開くだけでなく、サービス認証とモデルへの接続を設定してから作業画面を開きます。ルート文書の古い案内はバックエンドをLinux専用としますが、後のデスクトップ節と別のREADMEにはWindowsのWails画面、ネイティブ隔離実行、クロスビルドがあるため、概要だけでWindowsネイティブ実行の準備が完了したとは判断できません。本番用認証は限定的で、公開された生の検証ログも十分でない研究試作品です。検証文書には主張の判定基準の解析や論文情報の抽出の不具合が残り、最小実行の成功やオフラインのフレームワーク基準結果は、論文全体の再現や実際のフレームワーク性能を示す証拠ではありません。 - ccch1mneyyy/dsh-Go
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Trendshiftのランキングに入ったリポジトリだけを載せ、リストは候補を探すためだけに使いました。順位の数字は転載していません。説明、ライセンス、スター数は各GitHubリポジトリで確認しました。解説は私たちの判断です。これらを試験したわけではなく、上昇リストに載ったことは品質の証明ではありません。