dsh-auto-evolve：DeepSeek Harness 自演化插件

前言¶

DeepSeek Harness (DSH) 采用插件化架构，智能体的技能、工具封装、提示词和策略通常需要人工维护。dsh-auto-evolve 是一个自演化插件，它通过观察运行时信号，利用 LLM 提出改进方案，在沙盒中验证，最后仅应用通过验证的版本化变更，并支持自动回滚。

核心功能¶

插件运行在 DSH 进程上下文中，主要包含以下环节：

1. 观察：监听 tools/result 和 agent/request-error 信号，记录工具失败、重复调用无进展、请求错误等数据，当阈值触发时启动演化流程。
2. 提议：基于基因组（技能、后处理器、提示词片段、策略）和观察数据，通过 LLM 生成变更候选。变更内容受到严格的 Zod 模式验证，拒绝不符合语法的生成。
3. 验证：在沙盒中复现失败场景，对比基线和应用变更后的指标（完成率、工具调用成本等），只有表现出改进才允许通过。
4. 应用与版本管理：验证通过的变更注册为技能或策略。插件维护一个版本化账本，记录每次变更的前后状态。
5. 回滚：如果应用变更后出现回归，支持立即回滚到上一版本。回滚是第一级公民功能。
6. 成本控制：限制单次循环和每日的预算上限，防止在验证阶段消耗过多 Token。

安装与启用¶

插件以 DSH Bundle 形式提供，无需手动编辑 cordis.yml。安装命令如下：

# 安装到 web 配置文件（默认 UI 配置）
dsh plugin --profile web add dsh-auto-evolve

# 安装到 TUI 配置文件
dsh plugin --profile tui add dsh-auto-evolve

本地开发或源码构建时：

git clone https://github.com/lispking/dsh-auto-evolve.git
cd dsh-auto-evolve
pnpm install
pnpm build
# 安装本地构建产物
dsh plugin --profile web add /absolute/path/to/dsh-auto-evolve

配置与模式¶

安装后，插件会自动加载默认配置。如需自定义，需覆盖配置文件中的行。注意：Patch 模式会替换整行配置，因此需要指定所有保留的字段。

配置文件路径示例：~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml

- id: self-evolve
  config:
    mode: auto-apply        # observe | propose | auto-apply
    observation:
      toolFailureThreshold: 3
      repeatThreshold: 3
      requestErrorThreshold: 3
      windowMs: 300000
    proposal:
      maxProposalsPerTrigger: 1
      maxEpisodesPerProposal: 5
      maxPromptChars: 24000
      maxTokens: 2000
    budget:
      maxCostPerCycle: 0       # 0 表示禁用单循环上限
      dailyBudget: 0           # 0 表示禁用每日上限
    validation:
      maxTrialMs: 30000
      maxToolCalls: 20
      maxTrialSteps: 12
      maxTrialTokens: 8000

演化模式¶

操作工具¶

插件向智能体注册了以下工具，可用于检查状态或手动干预：

• evolve_status：查看健康摘要，包括模式、代数、资产状态、账本/观察总数、收敛暂停状态等。
• evolve_candidates：列出等待验证或手动应用的候选变更。
• evolve_apply：手动批准并应用一个候选变更。
• evolve_rollback：回滚一个已应用的资产，将其恢复为候选状态。
• evolve_cycle：手动触发一次演化循环。

安全与注意事项¶

• 执行验证：变更是否生效取决于沙盒中的执行结果，而非 LLM 的自我声明。
• 词汇表限制：LLM 仅在预设的闭合词汇表（如 add / patch / retire）内生成内容，不会创造新的资产类型。
• 运行权限：插件以当前 DSH 进程的权限运行。在安装前，建议检查源码以确认其行为符合预期。
• 许可证：MIT。

总结¶

dsh-auto-evolve 解决了智能体资产维护中的反复调试问题，通过自动化闭环降低维护成本。它提供了从观察到应用的全链路能力，并通过沙盒和成本控制保障了稳定性。

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