前言¶

DSH 的插件機制允許把工具能力掛到具體 profile 上。做多智能體任務時，開發者通常要把需求拆給多個執行體，並讓它們交換中間結果。已有做法往往依賴提示詞約定、文件信箱或外部輪詢。

dsh-orchestrator 在 DeepSeek Harness 內提供一套編排能力：一個主智能體負責任務分解與分派，多個 worker 負責實際執行，並且任意智能體之間可以原生互發消息。消息直接走 harness 自帶的智能體收件箱。插件由 zibo2025 維護，許可證爲 MIT。

下面介紹它的能力、安裝方式和可用邊界。

這是什麼¶

dsh-orchestrator 是一個編排模式插件，用於在 DSH 會話中建立“主智能體 + worker 網格”的工作方式。

它的核心價值是：

• 一個主智能體負責任務分解與分派。
• 多個 worker 負責實際執行。
• 任意智能體之間可原生互發消息，包括主到子、子到主、子與子互通。
• 支持爲每個 worker 單獨指定模型與思考強度。
• 消息直接走 harness 自帶的智能體收件箱。

已覈實的包版本爲 0.1.3，GitHub 源碼安裝命令中的標籤爲 v0.1.3。

工具接口¶

dsh-orchestrator 提供四個網格工具。

agent_spawn¶

agent_spawn 用於派生一個常駐後臺、可持續對話的 worker，並可單獨指定：

• provider
• model
• maxTokens
• effort

agent_send¶

agent_send 用於給網格內任意在線智能體發消息。

需要注意：agent_send 不返回對方答覆。它只負責發送消息，目標智能體會在自己的後續回合中處理。

agent_broadcast¶

agent_broadcast 用於一條消息發給網格內所有在線智能體。

agent_list¶

agent_list 用於查看網格花名冊，包括：

• 標籤
• 父級
• 主智能體標記

effort 支持三個取值：

• off
• high
• max

安裝與啓用¶

安裝命令中的 <name> 是 profile 名。

npm 安裝命令爲：

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

國內鏡像未同步時，使用官方源命令重試：

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

GitHub 源碼安裝命令爲：

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

如果選擇 GitHub 源碼方式，需要 pnpm ≥ 10 的一次性 allowBuilds 授權。第一次 add 失敗後，把打印的包鍵加入 profile 的 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds，再重跑安裝命令。配置形式如下：

allowBuilds:
  - <第一次 add 打印的包鍵>

安裝完成之後，需要重啓 dsh 才能生效。運行中的進程不會熱加載新安裝的包。

安裝前建議檢查源碼和許可證。插件以當前 dsh 進程權限運行，許可證爲 MIT。

生效範圍¶

dsh-orchestrator 的生效範圍有兩種選擇。

組合包¶

選擇組合包時，該 profile 的所有會話都獲得網格工具。

僅預設¶

選擇僅預設時，在預設的 agent.cordis.yml 中加入：

- id: orchestrator
  name: dsh-orchestrator

然後執行：

pnpm add dsh-orchestrator

經過上面的步驟後，在新會話中選擇該預設即可使用。

典型用法¶

開一個會話直接提需求即可。例如，讓主智能體創建兩個 worker：一個高思考強度做調研，一個低成本模型做複覈，再讓它們互發消息並彙總結論。

可用提示詞如下：

用 agent_spawn 創建兩個 worker：
- 一個 label 爲 researcher，effort 設爲 high，調研「A 主題」並寫結論；
- 一個 label 爲 checker，用便宜的模型，獨立複覈 researcher 的結論；
讓它們通過 agent_send 互發消息交換意見，最後把結論彙總給我。

這裏的關鍵點是：agent_spawn 負責創建可繼續對話的 worker，agent_send 負責在網格內傳遞消息，最後由主智能體彙總結果。

適用場景與注意¶

適合在 DSH 會話內做多 worker 協作、並且需要逐 worker 指定 provider、model、maxTokens、effort 的場景。

需要注意以下邊界：

1. 回合制：消息成爲目標智能體的下一回合，無法打斷進行中的調用。
2. 僅在線目標：worker 完成後會離開註冊表，agent_send 返回 not online 屬正常，需要時重新派生。
3. 網格等於當前派生樹：其他會話的智能體對本網格不可見。
4. 工具未出現時：組合包方式需要重啓 dsh；僅預設方式需要在新會話選擇該預設。

結尾¶

dsh-orchestrator 爲 DSH 提供了一條更直接的多智能體編排路徑：主智能體分解任務，worker 執行任務，網格內智能體通過 harness 自帶收件箱互通。適合需要按模型和思考強度分配角色的會話式編排。

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