Leitfaden · Aktualisiert am 10. November 2026 · Von Cameron Voss und West Mao

DeepSeek SuperAgent auf GitHub einrichten: vom Issue zum Pull Request (November 2026)

Ein praktischer Weg von einem dedizierten Agentenkonto zu einer kleinen, überprüfbaren Pull Request.

Kurze Antwort

Führen Sie den Prototyp in einer dedizierten Umgebung aus, verbinden Sie ein GitHub-Repository und ein separates Agentenkonto und lassen Sie nur eine vertrauenswürdige Person als Anforderer zu. Geben Sie dem Agenten ein kleines Issue. Prüfen Sie Ticket, Branch, Tests und Pull Request selbst. Der Observe-Modus verhindert nicht, dass eine ausdrückliche Anfrage die Arbeit startet.

DeepSeek SuperAgent ist ein Forschungsprototyp, der auf DeepSeek Harness basiert, kein offizielles DeepSeek-Produkt oder produktionsreife Software. Es benötigt einen separat konfigurierten Modellanbieter. Dieses Handbuch folgt der veröffentlichten Dokumentation. Für diesen Artikel haben wir keine End-to-End-Bereitstellung durchgeführt.

Eine nützliche erste Aufgabe ist klein genug, um sie in wenigen Minuten zu überprüfen: Korrigieren Sie einen veralteten Befehl in der README-Datei eines Test-Repositorys. Das folgende Beispiel ist ein Testplan, kein aufgezeichneter Lauf. Der Agent kann Fragen stellen, eine Prüfung nicht bestehen oder keine Pull Request stellen.

Was benötigen Sie, bevor Sie GitHub verbinden?

Der veröffentlichte Bereitstellungsleitfaden fordert Node.js 22.19+ oder 24+, pnpm, Git 2.32+, Python 3.8+, tmux, GitHub CLI 2.48+, eine kompatible DeepSeek Harness-Installation und einen konfigurierten Modellanbieter. Die Dokumentation gibt als Beispiel @deepseek-ai/dsh@0.2.1-rc.3 an; Überprüfen Sie die aktuelle engines.dsh-Reihe des Prototyps, bevor Sie eine andere Version wählen. Das Projekt zielt auf ein Repository auf github.com ab; GitHub Enterprise Server wird von der dokumentierten Quelle nicht unterstützt.

Vorbereiten	Warum es wichtig ist
Separates Betriebssystemkonto oder isolierter Host	Worker werden mit den Betriebssystemberechtigungen des Dienstkontos ausgeführt. Bewahren Sie persönliche Anmeldeinformationen und nicht verwandte Dateien außerhalb der Reichweite auf.
Test-Repository	Verwenden Sie ein kleines Repository ohne Produktionsgeheimnisse oder Bereitstellungsrechte. Behalten Sie einen lokalen Klon für Arbeitsbäume pro Ticket.
Dedizierter GitHub-Benutzer	Der Agent benötigt eine eigene Benutzeridentität und Repository-Zugriff. Die dokumentierte Quelle liest die Benachrichtigungen dieses Kontos.
Vertrauenswürdiger Anforderer	Beginnen Sie mit Ihrem eigenen GitHub-Login auf der Zulassungsliste. Lassen Sie die automatische Zusammenführung deaktiviert und verwenden Sie den Zweigschutz.
Modellanbieter	Konfigurieren Sie einen funktionierenden Anbieter in Harness. Modell- und Hostinggebühren fallen unabhängig vom MIT-lizenzierten Code an.

Die GitHub-Identität und das Betriebssystemkonto lösen verschiedene Probleme. Separate GitHub-Anmeldeinformationen hindern einen Worker nicht daran, Dateien zu lesen, auf die sein Betriebssystemkonto zugreifen kann.

Wie bereiten Sie die Laufzeit und das Agentenkonto vor?

Installieren Sie die erforderlichen Tools in der Umgebung, in der der Dienst ausgeführt wird. Überprüfen Sie ihre Versionen mit node -v, pnpm -v, git --version, python3 --version, tmux -V, gh --version und dsh --version.
Gewähren Sie dem dedizierten GitHub-Benutzer des Agenten Zugriff auf das Test-Repository. Melden Sie den GitHub-CLI-Wrapper des Agenten bei diesem Konto an, nicht bei Ihrem persönlichen Konto, und bestätigen Sie die zurückgegebene Anmeldung.
Klonen und erstellen Sie das deepseek-ai/dsh-superagent-prototype-Repository innerhalb der Serviceumgebung. SETUP.md des Projekts beschreibt eine agentengestützte Einrichtung; Der Bereitstellungsleitfaden enthält manuelle Schritte.
Erstellen Sie ein separates SuperAgent Harness-Profil nur für eine Neuinstallation, installieren Sie das Bundle und konfigurieren Sie das Statusverzeichnis und das Bedienfeld des Profils. Erstellen Sie kein vorhandenes Profil neu: Der dokumentierte Profilerstellungsbefehl ersetzt seine Konfiguration.
Starten Sie den Dienst und überprüfen Sie scripts/dsh-superagent status. Beim ersten Start ist mit fehlenden Setup-Informationen zu rechnen; Lösen Sie das Problem, bevor Sie eine Aufgabe senden.

Für ein neues Profil verwendet das veröffentlichte Bereitstellungsbeispiel die folgende Sequenz. Führen Sie es in der isolierten Dienstumgebung aus, nachdem Sie das Repository und die Voraussetzungen überprüft haben. Ersetzen Sie REPOSITORY_URL durch die URL des öffentlichen deepseek-ai/dsh-superagent-prototype-Repositorys.

npm install -g @deepseek-ai/dsh@0.2.1-rc.3
git clone REPOSITORY_URL dsh-superagent
cd dsh-superagent
pnpm install && pnpm build
# New profile only: this replaces an existing superagent profile.
dsh superagent --from-default-profile web --dump-config > /dev/null
dsh plugin --profile superagent add "link:$PWD"

Das veröffentlichte manuelle Setup erfordert dann eine Maschinenkonfiguration basierend auf examples/profile.cordis.patch.yml. Legen Sie einen absoluten stateDir und die lokalen Bindungseinstellungen des Panels fest, bevor Sie den Dienst starten. Sehen Sie sich das Beispiel und den aktuellen Bereitstellungsleitfaden im ausgecheckten Repository an, anstatt Platzhalter in eine laufende Konfiguration zu kopieren.

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

Halten Sie Geheimnisse aus dem Problem, dem Chat-Transkript und dem Repository fern. Legen Sie Anmeldeinformationen über den vorgesehenen Anmeldeablauf fest und überprüfen Sie dann das Konto und die Berechtigungen in Ihrer eigenen Umgebung.

Welche Einstellungen machen aus einem Issue ein Ticket?

Konfigurieren Sie im SuperAgent-Bedienfeld die GitHub-Quelle mit dem Repository und dem CLI-Wrapper des Agenten. Fügen Sie unter „Richtlinie“ den GitHub-Anmeldenamen des Anforderers zur Liste der zulässigen Berechtigungen hinzu. Konfigurieren Sie die Ausführung mit einer Checkout-Quelle und einem Vorbereitungsbefehl, der jedem Ticket einen eigenen Arbeitsbaum gibt. Ein Arbeitsbaum sorgt für die Organisation von Änderungen. Es handelt sich nicht um eine Sicherheitssandbox.

Beginnen Sie mit observe als Akzeptanzmodus für abgeleitete Aktivitäten und lassen Sie die automatische Zusammenführung deaktiviert. Überprüfen Sie, ob die Quelle „Bereit“ meldet und der Status keine fehlende Einrichtung mehr meldet. Das Gremium kann in einer späteren Version einen anderen Wortlaut verwenden; Notieren Sie Ihre installierten Versionen, bevor Sie mit der Fehlerbehebung beginnen.

Was sollte im ersten GitHub-Issue stehen?

Fügen Sie im zulässigen Anfordererkonto einen Kommentar hinzu, der sich an den Agenten richtet. Ersetzen Sie den Namen durch den tatsächlichen Login Ihres Agenten:

@agent-login Please update the README installation example to match the current package name. Limit the change to the README, run the relevant documentation check, and open a pull request for human review. Do not merge.

Dies ist eine explizite Anfrage. Wenn es akzeptiert wird, kann es auch dann ausgeführt werden, wenn sich die abgeleitete Arbeit in observe befindet. Das dokumentierte Standardabfrageintervall beträgt eine Minute, ein Ticket oder PR ist jedoch nicht garantiert. Wenn ein Problemtext bearbeitet wurde, um eine Erwähnung hinzuzufügen, und nichts passiert, posten Sie die Erwähnung stattdessen als Kommentar.

Wie prüfen Sie das Ticket und den Pull Request?

Öffnen Sie die Übersicht und suchen Sie nach dem Ticket. Bestätigen Sie, dass das Problem, der Anforderer und die Aufgabenbeschreibung Ihren Absichten entsprechen.
Überprüfen Sie, ob das Ticket in der Warteschlange steht, funktioniert, blockiert ist oder auf eine Überprüfung wartet. Eine Frage oder ein blockierter Status braucht eine Person; Dies ist kein Beweis für eine abgeschlossene Fehlerbehebung.
Öffnen Sie den vorgeschlagenen Zweig und PR. Überprüfen Sie die geänderten Dateien, die Commit-Identität und den genauen Unterschied. Bestätigen Sie, dass keine Geheimnisse oder nicht damit zusammenhängenden Änderungen hinzugefügt wurden.
Führen Sie die relevanten Prüfungen unabhängig aus oder überprüfen Sie sie. Bitten Sie bei Bedarf um eine Korrektur im bestehenden Thread; Halten Sie die Anfrage im Rahmen der ursprünglichen Aufgabe.
Nur eine Person mit der entsprechenden Repository-Berechtigung sollte das überprüfte Ergebnis in diesem ersten Versuch genehmigen und zusammenführen.

Was passiert, wenn kein Ticket angezeigt wird?

Symptom	Erste Prüfung
Keine Antwort auf eine Erwähnung	Stellen Sie sicher, dass die Quelle aktiviert ist, die Verarbeitung nicht angehalten wurde und der Anforderer zugelassen ist. Verwenden Sie einen neuen Kommentar anstelle eines bearbeiteten Problemtexts.
Agent CLI kann sein Konto nicht lesen	Überprüfen Sie den konfigurierten Wrapper und melden Sie sich über diesen Wrapper beim dedizierten Agentenkonto an.
Agent kann nicht lesen oder pushen	Bestätigen Sie den Repository-Namen und den tatsächlichen Zugriff des Agentenkontos.
Vorbereitungsbefehl fehlgeschlagen	Lesen Sie den Ticketfehler; Überprüfen Sie den Klonpfad, das Arbeitsbaumziel und die Git-Konfiguration.
Status gibt 3 zurück	Der Dienst wartet auf die Einrichtung. Lesen Sie die fehlende Anforderung, anstatt sie wiederholt neu zu starten.

Kann ein Coding Plan diesen Prototyp ausführen?

SuperAgent verwendet den in Harness konfigurierten Modellanbieter. Wir haben nicht überprüft, ob dieser Prototyp mit den Coding Plans dieser Website funktioniert. Überprüfen Sie daher die Endpunkt-, Modell- und Authentifizierungskompatibilität, bevor Sie einen Plan für diesen Workflow kaufen. Beginnen Sie mit dem Einrichtungs- und Kostenleitfaden oder vergleichen Sie die verfügbaren Coding Plans.

Häufig gestellte Fragen

Stoppt der Beobachtungsmodus die Anfrage einer zugelassenen Person?

Nein. Es zeichnet positive Entscheidungen für abgeleitete Kandidaten auf, ohne sie zu akzeptieren. explizite Anfragen bleiben weiterhin möglich.

Kann eine Instanz mehrere Repositories abdecken?

Der öffentliche Prototyp ist für ein GitHub-Repository dokumentiert. Behandeln Sie jede Multi-Repository-Anpassung als separates Projekt zur Evaluierung.

Beweist ein Pull Request, dass die Aufgabe erfolgreich war?

Nein. Überprüfen Sie die Diff- und Testergebnisse und vergleichen Sie die Änderung vor dem Zusammenführen mit dem Problem.

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