dsh-orchestrator:为 DeepSeek Harness 增加多智能体编排模式

前言

DSH 的插件机制允许把工具能力挂到具体 profile 上。做多智能体任务时,开发者通常要把需求拆给多个执行体,并让它们交换中间结果。已有做法往往依赖提示词约定、文件信箱或外部轮询。

dsh-orchestrator 在 DeepSeek Harness 内提供一套编排能力:一个主智能体负责任务分解与分派,多个 worker 负责实际执行,并且任意智能体之间可以原生互发消息。消息直接走 harness 自带的智能体收件箱。插件由 zibo2025 维护,许可证为 MIT。

下面介绍它的能力、安装方式和可用边界。

这是什么

dsh-orchestrator 是一个编排模式插件,用于在 DSH 会话中建立“主智能体 + worker 网格”的工作方式。

它的核心价值是:

  • 一个主智能体负责任务分解与分派。
  • 多个 worker 负责实际执行。
  • 任意智能体之间可原生互发消息,包括主到子、子到主、子与子互通。
  • 支持为每个 worker 单独指定模型与思考强度。
  • 消息直接走 harness 自带的智能体收件箱。

已核实的包版本为 0.1.3,GitHub 源码安装命令中的标签为 v0.1.3

工具接口

dsh-orchestrator 提供四个网格工具。

agent_spawn

agent_spawn 用于派生一个常驻后台、可持续对话的 worker,并可单独指定:

  • provider
  • model
  • maxTokens
  • effort

agent_send

agent_send 用于给网格内任意在线智能体发消息。

需要注意:agent_send 不返回对方答复。它只负责发送消息,目标智能体会在自己的后续回合中处理。

agent_broadcast

agent_broadcast 用于一条消息发给网格内所有在线智能体。

agent_list

agent_list 用于查看网格花名册,包括:

  • 标签
  • 父级
  • 主智能体标记

effort 支持三个取值:

  • off
  • high
  • max

安装与启用

安装命令中的 <name> 是 profile 名。

npm 安装命令为:

dsh plugin --profile <name> add dsh-orchestrator

国内镜像未同步时,使用官方源命令重试:

dsh plugin --profile <name> add dsh-orchestrator --registry=https://registry.npmjs.org

GitHub 源码安装命令为:

dsh plugin --profile <name> add github:zibo2025/dsh-orchestrator#v0.1.3

如果选择 GitHub 源码方式,需要 pnpm ≥ 10 的一次性 allowBuilds 授权。第一次 add 失败后,把打印的包键加入 profile 的 pnpm-workspace.yamlallowBuilds,再重跑安装命令。配置形式如下:

allowBuilds:
  - <第一次 add 打印的包键>

安装完成之后,需要重启 dsh 才能生效。运行中的进程不会热加载新安装的包。

安装前建议检查源码和许可证。插件以当前 dsh 进程权限运行,许可证为 MIT。

生效范围

dsh-orchestrator 的生效范围有两种选择。

组合包

选择组合包时,该 profile 的所有会话都获得网格工具。

仅预设

选择仅预设时,在预设的 agent.cordis.yml 中加入:

- id: orchestrator
  name: dsh-orchestrator

然后执行:

pnpm add dsh-orchestrator

经过上面的步骤后,在新会话中选择该预设即可使用。

典型用法

开一个会话直接提需求即可。例如,让主智能体创建两个 worker:一个高思考强度做调研,一个低成本模型做复核,再让它们互发消息并汇总结论。

可用提示词如下:

用 agent_spawn 创建两个 worker:
- 一个 label 为 researcher,effort 设为 high,调研「A 主题」并写结论;
- 一个 label 为 checker,用便宜的模型,独立复核 researcher 的结论;
让它们通过 agent_send 互发消息交换意见,最后把结论汇总给我。

这里的关键点是:agent_spawn 负责创建可继续对话的 worker,agent_send 负责在网格内传递消息,最后由主智能体汇总结果。

适用场景与注意

适合在 DSH 会话内做多 worker 协作、并且需要逐 worker 指定 providermodelmaxTokenseffort 的场景。

需要注意以下边界:

  1. 回合制:消息成为目标智能体的下一回合,无法打断进行中的调用。
  2. 仅在线目标:worker 完成后会离开注册表,agent_send 返回 not online 属正常,需要时重新派生。
  3. 网格等于当前派生树:其他会话的智能体对本网格不可见。
  4. 工具未出现时:组合包方式需要重启 dsh;仅预设方式需要在新会话选择该预设。

结尾

dsh-orchestrator 为 DSH 提供了一条更直接的多智能体编排路径:主智能体分解任务,worker 执行任务,网格内智能体通过 harness 自带收件箱互通。适合需要按模型和思考强度分配角色的会话式编排。

GitHub:https://github.com/zibo2025/dsh-orchestrator

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