前言¶
DeepSeek Harness 的内置代码模式（Code Mode）在每次运行之间不保留状态，这对于需要上下文的复杂工作流是一个限制。dsh-py-codeact 通过提供一个持久的 IPython 会话作为模型的动作空间来解决这一问题。
这是什么¶
这是一个基于 Python 的 CodeAct 智能体循环插件，由 CNSeniorious000 维护。它将 DeepSeek Harness 的工具桥接到一个持久的 IPython 会话中，使模型能够在其中执行 Python 代码并保留变量状态。
核心功能¶
- CodeAct 智能体循环：在 Harness 中运行智能体。
- 持久状态：会话中的变量（如
df）在后续单元格中保持可用。 - 工具桥接：通过
__dsh__.tools模块提供 Harness 工具。 - IPython 原生支持：支持魔法命令、
transform_cell、顶层await和执行历史。 - REPL 内省：使用
?查看文档字符串和签名。 - MCP 集成：支持 MCP 工具。
安装与启用¶
插件仓库位于 GitHub：https://github.com/CNSeniorious000/dsh-py-codeact。许可证为 MIT。
典型用法¶
# 读取 CSV 并连接数据框
from __dsh__.tools import read, glob
import pandas as pd, io
paths = await glob(pattern="data/*.csv")
frames = [pd.read_csv(io.StringIO(await read(file_path=p))) for p in paths]
df = pd.concat(frames)
# 后续单元格：df 变量仍然存在
df.groupby("region").revenue.sum().nlargest(3)
适用场景与注意¶
此插件适合需要跨执行步骤保持变量状态的 CodeAct 工作流。它拥有自己的进程，因此它不实现 CodeRuntime 后端接口。由于它维护一个持久内核，因此无法从会话重放重建实时解释器状态，但日志会记录所有单元格源代码和工具调用。
总结¶
dsh-py-codeact 提供了一种利用持久 IPython 会话进行智能体开发的方法。有关更多详细信息，请参阅目录或GitHub 仓库。
