据电竞牛整理：
机器之心发布 近日，DeepSeek 为下一代超级智能体（Super Agent）提出了四个标准： 连续，高效，主动，持久，让智能体称为能够承担工作的 AI 同事。
与这一理念同频， 中国人民大学与复旦大学联合团队提出 CoworkOS， 将复杂任务协作、共享应用与持久工作状态纳入同一套系统。
论文标题：CoworkOS: Scaling Agent Coworkers for Real-world Automation 项目主页：https://coworkos-ai.
github.
io/ Demo Gallery：https://coworkos-ai.
github.
io/showcase.
html 代码地址：https://github.
com/RUC-NLPIR/CoworkOS 下面的总览视频完整展示了 CoworkOS 如何工作以及对应的工作产物： 视频链接：https://mp.
weixin.
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com/s/oWPhyARCHxUaNkgF60Os7w 总览视频・CoworkOS 完整演示 理念同频之外，CoworkOS 进一步探索一种「超级 AI 同事」形态。
这一探索沿着两个维度展开： 任务复杂度： 智能体需要通过多轮环境交互，来完成复杂办公交付工作。
时间跨度： 实现跨天、跨会话的持续工作，并在中断后接续推进。
CoworkOS 旨在让 AI 同事既能处理复杂任务，也能在更长的时间跨度内持续承担工作。
图 2：CoworkOS 总览：复杂办公交付与持续监控决策双挑战、三层协作架构与实验结果。
具体来说，CoworkOS 结合三项核心设计： 三层协作架构， 由主智能体制定策略与验收，协调智能体管理调度与状态，子智能体执行子任务；
共享应用环境， 支持人与智能体在 CAD、Blender 等应用中共同修订；
持久工作状态与异步执行， 通过工作区、记忆与后台任务支撑跨会话监控。
如图 2 所示，在 12 项真实世界基准和 6 大类交付场景中，团队将 CoworkOS 与 DeepSeek Harness、Codex 等系统进行对比，最终性能不分伯仲。
此外，团队还以 模型自主后训练为 RSI 的探索场景， 让 CoworkOS 组织 Qwen3.
6-35B-A3B 的五轮迭代，在八项基准上的平均分从 33.
19 提升至 42.
95。
CoworkOS：让智能体变成 AI 同事 一．多智能体协作：从分头执行到共同完成 面对复杂任务，CoworkOS 让主智能体把握整体方向，让子智能体完成具体工作。
一项复杂工作通常包含多个环节：有些可以同时开展，还有些必须反复检查和修改。
如图 3 所示，CoworkOS 由主智能体（Main Agent）制定计划，将具体工作交给不同的子智能体（Subagent），再根据返回的成果决定下一步。
子智能体提交结果后，主智能体还会检查它是否满足要求、发现遗漏或错误，就继续安排修改。
这样，分工既能让多个环节并行推进，也能让最终交付始终围绕同一个目标。
图 3：CoworkOS 的三层协作架构。
协作能否持续推进，还取决于任务分出去之后，进度与问题能否及时传回来。
为此，CoworkOS 在主智能体与子智能体之间设置了协调运行时（Coordinator Runtime），负责调度任务、记录状态和传递结果。
需要立即拿到结果的工作可以同步等待，耗时较长的工作则可以异步执行，让主智能体继续处理其他事项。
执行过程中，用户可以追加指导，子智能体遇到不确定的问题也可以带着暂定方案提问。
Watchdog 则检查子智能体是否停滞或异常，并将问题报告给协调运行时，为后续恢复或调整任务安排提供依据。
二．共享应用环境：让人和智能体围绕同一份作品协作 CoworkOS 把作品本身作为协作的共同基础，让人的修改直接进入智能体后续的工作。
在实际办公中，用户往往不会只通过对话表达意见，也会直接改一段文案、调整一页演示。
如图 4 所示，CoworkOS 将文档、演示、CAD、Blender 等应用接入共享环境，让人与智能体能够操作同一份作品。
用户修改后，智能体下一次读取作品时，就以更新后的状态为依据继续工作。
多人、多智能体共同修改时，CoworkOS 通过版本核对与候选审查来协调改动。
如果智能体读取作品后，用户又修改了其中的内容，智能体继续按旧版本写入就可能覆盖用户的工作。
为此，CoworkOS 在写入时核对预期版本；
发现版本已经变化，就暴露冲突，让智能体重新读取并判断如何处理。
子智能体的修改则先保存在独立候选中，由主智能体审查后再合入。
这让不同参与者能够分头准备改动，同时保留检查和调整的机会。
图 4：CoworkOS 的共享应用层：通用工具与文档、CAD 原生应用，人与智能体修订同一份资源。
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