Execute o dsh-superagent em um modelo barato: da issue do GitHub ao PR

Você menciona um agente em uma nova issue do GitHub, vai fazer um chá e volta para um pull request. É isso que o dsh-superagent da DeepSeek faz, e você pode executá-lo em um modelo CheapTokens através do DeepSeek Harness (DSH). Abaixo: a instalação, a conta GitHub própria do agente, a primeira issue de teste e um orçamento para um ticket.

Uma ressalva do próprio repositório. Seu README (verificado em 2 de novembro de 2026) o chama de protótipo de pesquisa apenas para referência, não um produto oficial da DeepSeek, e diz que ele ainda pode conter bugs. É licenciado sob MIT, tem um commit em main e nenhuma release. Execute-o em um repositório no qual você pode se dar ao luxo de experimentar.

O que ele realmente faz#

dsh-superagent é um agente de codificação proativo para um repositório do GitHub, empacotado como um bundle para o DeepSeek Harness. Ele escuta o GitHub. Quando alguém da sua lista permitida pede, ele abre um item de trabalho (a documentação chama de Ticket), trabalha em sua própria sessão de agente e em seu próprio diretório, e responde na conversa original, por exemplo com um pull request. Um painel web mostra os itens que precisam de uma pessoa.

Então uma issue é uma sessão, e uma sessão é um loop de chamadas ao modelo. É nesse loop que os tokens vão; se você ainda não viu por quê, por que agentes de IA usam tantos tokens percorre um exemplo de 20 etapas.

Antes de começar#

Você precisa, conforme o documento de implantação:

• Node.js 22.19+ ou 24+, pnpm, git 2.32+, tmux, Python 3.8+
• GitHub CLI 2.48+ (usado através de um pequeno wrapper, veja abaixo)
• um repositório em github.com (GitHub Enterprise Server não é suportado)
• DSH na faixa de versão a partir de engines.dsh no package.json do repositório
• um provedor de modelo DSH

O último item é o que o repositório deixa para você: o guia de configuração chama o provedor de etapa do operador. Para CheapTokens, conecte o DeepSeek Harness ao CheapTokens primeiro e volte. O id de modelo a usar é deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 (o id completo, o nome curto das tabelas de preços não é aceito pela API), e a base da API é https://api.cheaptokens.dev/v1. Detalhes estão na página de documentação do CheapTokens.

Uma coisa a observar. De acordo com o documento de implantação, a configuração remove variáveis de ambiente cujos nomes contenham KEY, PASSWORD, SECRET ou TOKEN, e remove GH_TOKEN e GITHUB_TOKEN do ambiente do worker. Portanto, uma chave de provedor exportada no shell não chegará ao worker; configure-a como descrito no artigo de conexão.

Instalar e iniciar#

npm install -g @deepseek-ai/dsh@0.2.1-rc.3
git clone https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype dsh-superagent
cd dsh-superagent
pnpm install && pnpm build

dsh superagent --from-default-profile web --dump-config > /dev/null
dsh plugin --profile superagent add "link:$PWD"

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

O comando de status responde com um código de saída: 0 é normal, 1 significa que um reinício pode ajudar, 2 significa que uma parte falhou e um reinício não vai resolver, 3 significa que a configuração ainda é necessária. Comece com os padrões: perfil superagent, prefixo de branch agent/ e modo de aceitação observe, que registra o trabalho proativo sem executá-lo.

Dê ao agente sua própria conta GitHub#

Esta é a etapa que as pessoas pulam e depois se perguntam por que nada acontece. O agente precisa de um usuário comum do GitHub com acesso de escrita ao seu repositório; um GitHub App não pode desempenhar esse papel.

1. Crie o usuário e adicione-o como colaborador com acesso de escrita.
2. Crie um wrapper ~/.local/bin/gh-agent: GH_CONFIG_DIR="$HOME/.config/gh-agent" exec gh "$@". Isso mantém o login do agente separado do seu próprio gh.
3. Execute gh-agent auth login como esse usuário.
4. No painel web, abra Sources, defina o repositório (owner/name) e o caminho da CLI para o wrapper.
5. Em Policy, adicione os logins que podem dar trabalho ao agente em policy.sources.github.allowed. Nada se torna um Ticket até que alguém esteja nessa lista.

Sua primeira issue de teste#

Abra uma issue nova no repositório e escreva algo pequeno e inequívoco, com o login do agente em formato de código, por exemplo: @<agent login> fix the typo in README.md: "recieve" should be "receive".

A palavra "nova" importa. Editar uma issue antiga para adicionar a menção não é captado; uma nova issue ou um novo comentário é. Se o painel mostrar um Ticket e depois aparecer um branch começando com agent/, a cadeia funciona.

Quanto custa um ticket#

O repositório não publica o uso de tokens por ticket, então esta é uma estimativa baseada em premissas declaradas. Digamos que um ticket pequeno leve 25 chamadas ao modelo. Cada chamada carrega a conversa crescente: cerca de 30.000 tokens de entrada em média, e cerca de 800 tokens de resposta (um comando, um patch, uma nota curta).

Por ticket isso é 30.000 × 25 = 750.000 tokens de entrada e 800 × 25 = 20.000 tokens de saída. No DeepSeek-V4-Flash com os preços atuais do CheapTokens (entrada $0.015 e saída $0.10 por 1M tokens), um ticket desses custa $0.0133.

A parte desequilibrada: a entrada é cerca de 37 vezes a saída, e isso é normal para agentes, porque cada etapa reenvia o que veio antes. O mesmo ticket em outros modelos:

A tabela também lista o GLM-5.3-Flash (contexto de 390K, até 8.192 tokens de saída por resposta) se seus tickets forem curtos e as respostas pequenas. Para loops longos de ferramentas, o DeepSeek-V4-Flash oferece um contexto de 380K, até 32.768 tokens por resposta e um preço a qualquer hora. Seus próprios números serão diferentes, então mova os sliders:

Se você quiser cortar o lado da entrada, como estimar o custo de um agente de IA cobre os hábitos que mais importam.

Mantenha-o na coleira curta#

Fique no modo observe por um dia: ele registra o que o agente faria por conta própria, para que você veja o padrão antes que ele aja. Permita apenas seu próprio login no início. Olhe os três primeiros pull requests linha por linha, e verifique o uso do modelo no seu saldo após o primeiro dia, depois multiplique pela sua contagem real de tickets.

O repositório também diz que alguns designs do artigo que acompanha da DeepSeek ainda não estão implementados, então trate recursos ausentes como inacabados, não como seu erro.

Fontes#

Todos os fatos do repositório vêm de deepseek-ai/dsh-superagent-prototype (README, SETUP.md, docs/006-deployment.md), verificados em 2 de novembro de 2026. A página do repositório não mostra data de commit e a versão DSH 0.2.1-rc.3 é um release candidate, então verifique novamente o documento antes de instalar.