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

前言¶

DeepSeek Harness (DSH) 採用插件化架構，智能體的技能、工具封裝、提示詞和策略通常需要人工維護。dsh-auto-evolve 是一個自演化插件，它通過觀察運行時信號，利用 LLM 提出改進方案，在沙盒中驗證，最後僅應用通過驗證的版本化變更，並支持自動回滾。

核心功能¶

插件運行在 DSH 進程上下文中，主要包含以下環節：

1. 觀察：監聽 tools/result 和 agent/request-error 信號，記錄工具失敗、重複調用無進展、請求錯誤等數據，當閾值觸發時啓動演化流程。
2. 提議：基於基因組（技能、後處理器、提示詞片段、策略）和觀察數據，通過 LLM 生成變更候選。變更內容受到嚴格的 Zod 模式驗證，拒絕不符合語法的生成。
3. 驗證：在沙盒中復現失敗場景，對比基線和應用變更後的指標（完成率、工具調用成本等），只有表現出改進才允許通過。
4. 應用與版本管理：驗證通過的變更註冊爲技能或策略。插件維護一個版本化賬本，記錄每次變更的前後狀態。
5. 回滾：如果應用變更後出現迴歸，支持立即回滾到上一版本。回滾是第一級公民功能。
6. 成本控制：限制單次循環和每日的預算上限，防止在驗證階段消耗過多 Token。

安裝與啓用¶

插件以 DSH Bundle 形式提供，無需手動編輯 cordis.yml。安裝命令如下：

# 安裝到 web 配置文件（默認 UI 配置）
dsh plugin --profile web add dsh-auto-evolve

# 安裝到 TUI 配置文件
dsh plugin --profile tui add dsh-auto-evolve

本地開發或源碼構建時：

git clone https://github.com/lispking/dsh-auto-evolve.git
cd dsh-auto-evolve
pnpm install
pnpm build
# 安裝本地構建產物
dsh plugin --profile web add /absolute/path/to/dsh-auto-evolve

配置與模式¶

安裝後，插件會自動加載默認配置。如需自定義，需覆蓋配置文件中的行。注意：Patch 模式會替換整行配置，因此需要指定所有保留的字段。

配置文件路徑示例：~/.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 表示禁用單循環上限
      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¶

插件向智能體註冊了以下工具，可用於檢查狀態或手動干預：

• evolve_status：查看健康摘要，包括模式、代數、資產狀態、賬本/觀察總數、收斂暫停狀態等。
• evolve_candidates：列出等待驗證或手動應用的候選變更。
• evolve_apply：手動批准並應用一個候選變更。
• evolve_rollback：回滾一個已應用的資產，將其恢復爲候選狀態。
• evolve_cycle：手動觸發一次演化循環。

安全與注意事項¶

• 執行驗證：變更是否生效取決於沙盒中的執行結果，而非 LLM 的自我聲明。
• 詞彙表限制：LLM 僅在預設的閉合詞彙表（如 add / patch / retire）內生成內容，不會創造新的資產類型。
• 運行權限：插件以當前 DSH 進程的權限運行。在安裝前，建議檢查源碼以確認其行爲符合預期。
• 許可證：MIT。

總結¶

dsh-auto-evolve 解決了智能體資產維護中的反覆調試問題，通過自動化閉環降低維護成本。它提供了從觀察到應用的全鏈路能力，並通過沙盒和成本控制保障了穩定性。

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