前言¶
运行一个编码智能体相对容易,但持续稳定地操作它则更具挑战:仍需有人决定哪些工单已就绪、追踪 token 使用量、限制并发、恢复中断的工作以及通知团队。DeepSeek Harness Autopilot(DSH Autopilot)为 DSH 增加了这一层操作管理能力。它仅负责在“批准的工单”和“审查就绪的拉取请求”之间自动化执行工作,不干扰最终的审查、CI 决定和合并流程。该插件当前处于 Alpha 阶段。
核心能力¶
该插件通过一系列机制将 DSH 的能力转化为可操作的流水线:
- 入站控制:仅接受带有配置的
readymarker 以及当前人工授权的工单。这确保了只有经过确认的任务才会进入处理队列。 - 队列与调度:在调度和并发限制下对工作进行排队,并预留配置的 allowance 以防止超出提供商的 token 限制。
- 工作树执行:通过 DSH 在受管理的 Git 工作树中运行仓库自身的指令,保持环境隔离。
- 生命周期管理:支持暂停、恢复和取消操作,且不丢弃持久运行历史。即使中断,也能恢复已保留的工作树、中断的发布和通知。
- 状态验证:在创建拉取请求之前,会重新验证确切的 Git 状态,确保提交内容符合预期。
- Web 可观测性:在 DSH Web 界面中展示队列、运行详情、工作树、交付状态和设置,便于监控。
- 人类决策点:工作流在拉取请求创建处停止,最终的代码审查、CI 决策和合并权限仍由人类掌握。
安装与启用¶
安装该插件需要先拥有现有的 DeepSeek Harness 安装环境。
1、安装插件(使用 Alpha 版本):
dsh plugin --profile web add @canhta/dsh-autopilot@alpha
2、启动 DSH Web 服务:
dsh --profile web
3、在终端输出的 URL 中打开 Web 界面,并在侧边栏选择 Autopilot。
配置说明¶
在 DSH Web 中打开 Settings → Autopilot,即可配置追踪器与代码仓库的绑定、调度策略、并发限制、预算、通知和保留策略。
1. 准备工作¶
启用执行前,需先在 DSH Web 中选择默认的 Agent 预设和模型,并配置每个提供商的 DSH Settings 命名空间。凭证(OAuth、模型密钥、Token)应保留在 DSH Credentials 中,不要通过 Autopilot 创建新的认证流程。
2. 配置 MCP 服务器¶
Autopilot 通过 DSH 的官方 MCP 服务器(@deepseek-ai/dsh-mcp-client)与外部服务通信,而非第三方克隆。
编辑配置文件 $DSH_HOME/profiles/<profile>/cordis.patch.yml,添加以下配置:
GitHub MCP 配置:
- insert:
- id: mcp-github
name: '@deepseek-ai/dsh-mcp-client'
config:
serverName: github
transport: streamable-http
url: https://api.githubcopilot.com/mcp/
headers:
Authorization: !!js '`Bearer ${process.env.GITHUB_TOKEN}`'
Jira MCP 配置:
- insert:
- id: mcp-jira
name: '@deepseek-ai/dsh-mcp-client'
config:
serverName: atlassian
transport: streamable-http
url: https://mcp.atlassian.com/v2/mcp?tools=all
headers:
Authorization: !!js >-
`Basic ${Buffer.from(`${process.env.JIRA_EMAIL}:${process.env.JIRA_API_TOKEN}`).toString('base64')}`
配置完成后,重启 Web Profile (dsh --profile web)。
注意事项¶
- 依赖环境:必须先安装并运行 DeepSeek Harness。
- 不替代集成:该插件不替换 DSH 本身或供应商集成(如 GitHub/Jira 的 MCP 服务器),它仅提供调度和生命周期管理。
- 版本状态:当前版本为 Alpha,生产环境推广受到提供商合规性限制。
- 预算机制:预算字段保留容量用于对账,但并非确切的累积硬上限。
- Jira 认证:使用 Jira 时,必须启用 API token 认证。
- 通知中断:通知服务的中断不会撤销已完成的 Pull Request。
结语¶
DeepSeek Harness Autopilot 为开发者提供了一个在 DSH 环境中稳定运行智能体的操作层。它通过队列管理、持久化工作树和状态验证,解决了持续操作智能体的痛点。如需了解详情或贡献代码,可访问其 GitHub 仓库。