在 DeepSeek Harness(DSH)開發智能體時,大型任務常面臨循環成本高、上下文溢出或工具結果堆疊的問題。針對不同任務類型(如讀取、重構、前端改動)缺乏差異化控制,通常需要依賴模型自身或靜態配置。YuXuanLiang-dev 發佈的 dsh-plugin-adaptive-agent-policy 插件,在不改變底層模型和工具調用方式的前提下,通過自適應任務路由、循環預算與漸進式裁剪,控制提示詞與輸出上限。
核心能力¶
- 多語言任務路由:插件內置
read、small、frontend、large、batch五種任務類別。路由判斷基於文本分析,不發起 LLM 調用。 - 第二層風險路由:在軟檢查點運行,從九類風險(如
boundary、security、concurrency)中篩選一個高置信度且尚未覆蓋的檢查項。 - 獨立預算控制:爲每個任務類別配置獨立的“最大輸出 token”、“軟檢查步驟”與“純文本硬終步”。
- 非持久化狀態:策略狀態存儲在非持久化的 system section 中,不向會話歷史追加消息,避免輸入累積。
- 漸進式裁剪:根據步驟數或上下文壓力選擇
moderate、tight、critical三種裁剪等級,保護近期工具結果。 - 配置邊界:對外僅暴露一個插件配置項,包內增強裁剪器使用獨立服務名,不與 DSH 上游靜態裁剪器衝突。
安裝與啓用¶
在 web Profile 下安裝插件:
dsh plugin --profile web add dsh-plugin-adaptive-agent-policy@next
安裝後檢查組合結果並啓動:
dsh --profile web --dump-config
dsh web
插件會自動安裝包內的增強裁剪服務。如需調整風險路由器的保守程度,可在 cordis.patch.yml 中覆蓋配置項:
- id: adaptive-agent-policy
config:
riskRouter:
enabled: true
minimumScore: 4
注意事項¶
文本路由可能保守地誤判含糊任務,有意不增加路由模型調用。風險路由器是啓發式證據選擇器,不是完整靜態分析或安全審計。rc.2 及更早版本寫入的舊策略通知仍存在於原會話歷史,rc.3 不再產生新的策略歷史消息。階段切換會改變 system header,可能造成該次請求的緩存前綴失配。字符裁剪不等於精確 token 裁剪,也不會理解被裁剪內容的語義重要性。純文本硬終步能限制失控循環,也可能截斷確實需要更多工具步驟的任務。
總結¶
該插件通過在系統提示詞層面施加差異化控制,幫助緩解大型任務的上下文膨脹與無效循環。