dsh-plugin-task-runner：任务拆解模式

前言¶

在本地部署大模型时，受限于显存或硬件条件，单次对话的上下文窗口往往较短，难以直接处理长文档或复杂的长任务。DeepSeek Harness (DSH) 提供了插件化的扩展能力。dsh-plugin-task-runner 是其中的一个工作流插件，它实现了“任务拆解模式”，通过主代理拆解任务、子代理并行执行并综合结果的机制，绕过本地模型的上下文限制。

它是什么¶

这是 DeepSeek Harness 的“任务拆解模式” agent preset。由 weixshaw 维护，归属于工作流类别。它的核心价值在于将一个大任务拆解为独立子任务，由子代理在全新短上下文中并行执行，主代理仅负责汇总结果。

核心功能¶

任务拆解与并行执行：主代理将大任务拆解，子代理在隔离的上下文中并行干活。
上下文隔离：子代理拥有全新的短上下文，完全隔离父会话上下文，避免信息泄露或干扰。
参数自定义：支持并发数、worker 模型、fallback 模型、超时等参数自定义。
外部记忆：支持将长期状态结构化落盘到工作区 .task-runner/ 目录。
预算控制：支持配置 worker 上下文预算和返回结果带宽预算，防止主上下文膨胀。

安装与启用¶

使用 DSH 的命令行工具安装：

dsh plugin --profile web add dsh-plugin-task-runner

安装后，重启 web（或刷新页面），在模式选择器里选择“任务拆解模式”即可启用。插件安装时会自动将 preset 拷贝到 ~/.dsh/.agent-presets/task-runner/ 目录。

配置¶

配置文件位于 ~/.dsh/.agent-presets/task-runner/config.json，也可以在项目根目录放置 task-runner.config.json 进行项目级覆盖。以下是核心配置项：

{
  "maxConcurrentWorkers": 1,
  "worker": {
    "provider": "omlx",
    "model": "root4k/Huihui-Qwen3.8-27B-abliterated-oQ4e-mtp"
  },
  "fallback": {
    "provider": "deepseek-official",
    "model": "deepseek-v4-flash"
  },
  "maxWorkerContextTokens": 40000,
  "maxReplanRounds": 2,
  "workerTimeoutMinutes": 30,
  "maxWorkerResultTokens": 2000
}

maxConcurrentWorkers：同时运行的子代理数上限，内存小的机器建议设为 1。
worker：默认的本地模型配置，用于执行子任务。
fallback：子任务超出本地能力时的云端兜底模型。
maxWorkerContextTokens：本地 worker 的上下文预算。
maxWorkerResultTokens：每个 worker 返回给主代理的小结带宽上限，防止主上下文随 worker 数量线性膨胀。

依赖与前置条件¶

本插件依赖 dsh-plugin-subagent-director 插件。如果没有安装该依赖，worker 无法路由到本地模型，只能使用云端模型。

同时，需要在 DSH 的 settings.yaml 中配置本地模型的端点（如通过 omlx 部署的 OpenAI 兼容接口），以便 worker 调用。

外部记忆¶

插件会在工作区生成 .task-runner/ 目录，用于存储长期状态：
* state.json：当前阶段、目标、待办及决策。
* tasks.json：任务清单（ID、状态、worker、小结路径）。
* findings/：按主题分类的关键发现。
* artifacts/：worker 的完整输出。
* summary.md：任务结束时的交接摘要。

注意事项¶

配置生效时机：配置修改后，需在下一个会话开始时才会生效。
全本地模式：勾选“全本地模式”开关后，仍需在模型选择器中手动切换到本地模型，主代理才会真正使用本地模型。
会话重启：某些配置变更或依赖问题可能需要重启应用或刷新页面才能修复。

短结尾¶

dsh-plugin-task-runner 通过拆解与隔离机制，解决了本地大模型处理长上下文难题。配合外部记忆和灵活的配置，适合处理复杂、长链路的开发或分析任务。

仓库地址：https://github.com/weixshaw/dsh-plugin-task-runner