zibo2025/dsh-orchestrator

dsh-orchestrator

orchestrator 意为「编排器 / 协调者」；读音：美 /ˈɔːrkəstreɪtər/ · 英 /ˈɔːkɪstreɪtə(r)/，重音在第三音节，近似「奥克斯特雷特尔」。

面向 DeepSeek Harness 的原生全互联智能体编排插件： 一个主智能体负责任务分解与分派，多个 worker 负责实际执行，任意智能体之间都能原生互发消息 （主 → 子、子 → 主、子 ↔ 子），并支持为每个 worker 单独指定模型与思考强度。 没有文件信箱、没有提示词约定、没有轮询——消息直接走 harness 自带的智能体收件箱， 并以 harness 的 coordinator relay 归因持久化到轨迹。

flowchart LR
    U([用户需求]) --> M[主智能体<br/>任务分解与分派]
    subgraph G[worker 网格 · 任意智能体之间互通]
        W1[worker A<br/>独立模型与思考强度]
        W2[worker B<br/>独立模型与思考强度]
        W3[worker …]
    end
    M -- agent_spawn --> G
    G -- 回报 --> M
    M --> R([汇总结果给用户])
    W1 <--> W2
    W2 <--> W3

功能总览

网格通信与运行控制

• 派生：agent_spawn 创建常驻后台、可持续对话的 worker；可按 worker 指定 provider / model / maxTokens / effort，或用 harness worker 模板一键派生。 spawn 时对显式指定的路由做严格校验——拼错立即报错并列出该 provider 的可用模型，绝不静默降级。
• 消息：agent_send 给网格内任意智能体发消息（排队为目标的下一回合）； agent_broadcast 一条消息广播到所有在线成员。
• 插话：agent_send 带 steer: true 时，运行中的目标在其最近的步骤边界（模型步骤之间， 不打断进行中的工具调用）消费消息——典型用法是「先汇报当前进度，再继续执行」；空闲目标立即开新回合。
• 停止：agent_interrupt 取消某个在线智能体的当前回合（中途停下跑偏的任务）， 排队中的消息保留不丢；取消原因持久记录在目标轨迹。停下后接一条 agent_send 即可改道。
• 收尾纪律内置：worker 提示词自动附带「大产物写文件、汇报只发指针」「最终汇报保持精炼」等约定。

Continual Harness（可自我改进的持久状态）

• 三类条目：memory（网格教训）、worker（可复用派生模板）、prompt（提示注记）。
• 证据约束：每次修改必须带 summary + rationale（出自真实轨迹证据）；乐观并发 （base_version 不匹配即拒绝）；保留 id 黑名单——基座提示词不可被自我改写。
• 审计与回滚：每条 edit 存 before/after 快照、append-only 修改历史；rollback 逆向重放为一个带 rollbackOf 标记的新记录（回滚本身也进审计链）。
• 双作用域：默认 session-local（经会话日志持久，随会话恢复）；显式 global （跨会话 JSON 存储 + 审计文件）。
• 渐进披露：系统提示只注入每类至多 6 条 × 180 字符的概览（{{mesh_harness}} 变量）， 完整条目按需用 agent_harness list 读取。

定时唤醒

• agent_schedule 给自己或任意成员安排一次性（delay_ms / at_ms）或重复（every_ms）唤醒消息； 链式投递——错过的 tick 合并不堆积、目标离线跳过并续排。进程内实现，重启即失 （跨重启的持久调度属宿主能力，见上游建议）。

可观测性与持久恢复

• agent_list：网格花名册——标签、父级、spawn 时路由、主智能体标记，以及每个成员的 token 用量（inputTokens / outputTokens）；已结束 worker 以 settled 状态保留在册。
• agent_trace：只读穿透任意成员的轨迹（轮次、消息、工具调用与结果），在线读内存快照、 已结束 worker 读持久化日志；读取永不唤醒目标。
• 冷复活：向你自己派生的已结束 worker 发送 agent_send 会从持久化会话恢复并继续对话。
• 跨重启恢复：花名册、标签、路由与思考强度从持久化日志自动恢复，宿主重启后依然有效。