最近 Super Agent 挺火的，我也去看了看相关的介绍。说实话，看完之后，我暂时没有那么看好。
先看看 Agent 的工作方式
最开始，我们接触 AI 的方式很简单：问一个问题，模型回答一个问题。后来模型会先进行推理，再给出回答；再往后，大家开始把多个步骤串成工作流，一个节点接着一个节点运行，最后把结果返回给用户。
接着就是我们现在比较熟悉的 Agent Loop。以 Claude Code 为例，你给它一个任务，它会根据当前情况决定下一步：是读文件、调用工具、继续处理，还是直接告诉你结果。
任务复杂的时候，它也可以把部分工作交给其他 Agent 去处理，再根据返回的信息继续往下做。这里的 Agent 也可以理解成主流程能够调用的一种能力。
当然，这些方式并不是谁出来了就完全取代前面一种，不同任务依然可能适合不同的工作方式。
Super Agent 的双层架构
如果把一个复杂任务想成开公司，主 Agent 就有点像老板，下面有很多负责干活的员工。
问题来了：如果所有员工遇到事情都直接找老板汇报，事情一多，老板就得不断切换注意力。这个问题怎么解决？Super Agent 的思路，是在中间加一层“总监”，也就是路由层。
图里左边就相当于老板在派活，中间的 Router Layer 相当于总监，负责接收任务、安排工作；右边就是具体干活的 Worker。
拿产品部门打个比方：老板把需求交给产品总监，总监再安排下面的人去做。员工做完先给总监看，总监觉得不合适，就让员工继续修改；等整理得差不多了，再把结果汇报给老板。
这样一来，老板就不用直接处理每个员工的所有细节了。至于具体怎么分派、Worker 之间能不能进一步分层，还得看实际实现和配置，不能只看一张架构图就下结论。
异步并行：听起来很厉害，但也带来新问题
第二个重点是异步并行。
就拿我用 Claude Code 的一次任务来说，下面这张图里，它先安排看清表结构和之前换编号的做法，然后复制新编号的待发布行，再用客户端检查这一行，最后等我确认后发布并回读。
这几个步骤前后是有关系的：先弄清楚怎么做，才能复制；复制好了才能检查；检查之后，还要等我确认。整个过程给我的感觉就是一步接着一步往下走。Claude Code 也能在合适的场景下并行处理任务，具体还是要看任务之间有没有依赖。
Super Agent 想探索的，是让多个 Worker 更自然地同时处理不同的事情。就像总监收到任务之后，把能拆开的工作分给团队成员，大家同时开工。
听起来确实很美好，但我第一反应也是：人一多不就搞乱了吗？
有些事情可以同时做，有些事情却有先后关系。第一步的结果没出来，第三步可能根本没法开始。如果多个 Worker 都在处理相关内容，还要考虑怎么协调、怎么汇总，以及它们的工作会不会互相影响。
说到任务之间的依赖关系，我也有点好奇：Super Agent 后面会不会继续沿用 DeepSeek Harness 原来那套 DAG 机制，来安排这些任务的先后顺序？
架构更复杂，就一定更好用吗？
这也是我最大的疑问。
如果一个新的 Agent 架构引入了路由、多 Worker、异步并行和任务依赖管理，那它最后应该在某些任务上体现出价值。比如做一个 Web 项目时，它能不能更好地理解需求、更稳定地完成任务，或者在复杂任务上明显提高效率？
对我来说，最重要的还是能不能让 Vibe Coding 的体验变得更好。
比如我只需要把想法和需求讲清楚，它就能更好地安排任务、处理前后依赖，遇到问题及时告诉我，最后交付的结果也更符合预期。要是这些地方真的有提升，那架构复杂一点，我觉得也值得。
但如果架构升级了，实际用起来却没有明显区别，甚至还要花更多时间协调和排查，那我可能还是会选择自己用得顺手的工具。
基于我现在的感受，我觉得暂时没必要把架构搞得这么复杂。像 Claude Code 这种相对简单的思路，对我来说就已经够用了，而且用起来的体验也挺好。
先看看就行。