前言¶
在構建智能體時，Agent 往往會接收到超出任務所需的能力。過多的工具和技能描述會消耗不必要的 token，而過度的調用則會增加延遲和成本。
dsh-just-enough-tools 是 DeepSeek Harness 的一個插件，旨在解決這一問題。它將工具和技能放入一個候選池，根據任務需求動態啓用特定的能力，目標是在保持準確性的同時，將 Agent 的成本降低近一半。
工作原理¶
該插件由 Jev 驅動，支持可選的 OpenAI 兼容評分器。其核心邏輯是讓 Agent 擁有獨立的啓用集。
Agent 的響應可以觸發三種獨立的操作：
1. 執行：調用已啓用的工具。
2. 驗證與啓用：調用隱藏的工具，驗證通過後將其加入啓用集並執行。
3. 請求能力：通過 [REQUEST_CAPABILITIES] 標記，請求 Jev 對剩餘候選池進行評分。
安裝與啓用¶
安裝此插件需要滿足以下環境要求：
* Node.js 22.19+
* DeepSeek Harness 0.1.7-alpha.1
* Cordis 4.0.3
步驟 1：構建並打包
在項目根目錄下執行：
npm ci
npm pack
步驟 2：安裝插件
使用提供的安裝命令添加插件：
npx @deepseek-ai/dsh@0.1.7-alpha.1 plugin --profile web add /absolute/path/to/dsh-just-enough-tools-0.5.8.tgz
步驟 3：啓動 Harness
npx @deepseek-ai/dsh@0.1.7-alpha.1 web
步驟 4：配置
1. 打開 Plugins -> dsh-just-enough-tools。
2. 選擇提供商協議（如 System One / TypeSafe 或 OpenAI-compatible），配置憑證和模型。
3. 保存配置後，在 Just enough tools 模式下開始新對話。
配置與設置¶
插件提供以下可配置項：
| 設置項 | 默認值 |
|---|---|
| Tool / skill threshold | 0.5 |
| Maximum steps per user turn | 12 |
| Routing operation timeout | 60000 ms |
| Terminal routing diagnostics | Enabled |
Provider 選項：
* System One / TypeSafe
* Vercel AI Gateway (Evaluation)
* OpenAI-compatible / LM Studio
典型用法¶
假設任務爲“修復登錄錯誤並運行測試”。
- 思考階段：Agent 輸出
[REQUEST_CAPABILITIES]並表示需要檢查登錄流程。插件評分後，啓用read和login-debug，隱藏edit和bash。 - 檢查階段：Agent 使用
read檢查代碼，再次請求能力。插件評分剩餘候選，啓用edit和bash。 - 執行階段：Agent 執行編輯和測試，任務完成。
添加自定義 Skill：
創建 .dsh/skills/login-debug/SKILL.md 文件：
---
name: login-debug
description: Diagnose login and session failures before changing authentication code.
---
Reproduce the failure, inspect the relevant code, make a focused fix, and run the affected tests.
注意事項¶
- 獨立項目：dsh-just-enough-tools 是一個獨立的社區項目，採用 MIT 許可證。
- 權限運行：插件以當前 DeepSeek Harness 進程的權限運行。
- 錯誤處理：評分或註冊失敗會立即停止執行並報錯。
- 環境要求：請確保使用 Node.js 22.19 及以上版本。
總結¶
dsh-just-enough-tools 通過 Jev 驅動的漸進式選擇機制，幫助開發者更精細地控制 Agent 的工具訪問。通過只暴露必要的技能，可以在不犧牲準確性的前提下有效降低 Agent 的運行成本。
