用历史回放迭代探索策略,自动调参提升评分
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GitHub 星标
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npm 周下载
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数据截至 2026/10/6 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add CharlesXu-HQ/dsh-dream-rsi该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)
状态速览
判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态信任档位:需留意
图例:✓ 通过! 需注意— 未判定 / 无数据· 「未判定」= 本站尚无数据,不代表插件有问题
档位由哪些信号合成
本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/schemastery@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-agent@deepseek-ai/dsh-llm@deepseek-ai/dsh-session@deepseek-ai/dsh-tools给这个插件打分还没有人投票↓
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功能亮点
- 历史回放迭代策略
- 自动调参提升评分
实验性回放式探索策略插件,用于 DeepSeek Harness
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成Dream-RSI for DeepSeek Harness(实验版)
这是一个独立的 TypeScript / Cordis 插件,通过 DeepSeek Harness 的 ctx.agents 创建固定的 coding agent 和策略修订 agent,通过 ctx.tools 暴露 dream_rsi_cycle。不依赖 Pi,也不要求 DGX Spark;这里的「独立」仅指不以这两个项目/硬件为运行前提,仍依赖 DeepSeek Harness。
每次调用执行一个循环:从种子工作区复制候选 → agent 探索并由固定 evaluator 评分 → 冻结 discovery tree → 对历史全部树做 prefix-only replay → agent 修订策略参数 → 将 replay 平均分最高的策略用于下一轮。当前策略也参与比较,因此在这些已记录历史树上的 replay 分数不会下降;这不是新任务上的性能保证。
安装到 Harness
需要 Node.js 22.19+ 和已安装的 DeepSeek Harness CLI。
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Dream-RSI for DeepSeek Harness(实验版)
这是一个独立的 TypeScript / Cordis 插件,通过 DeepSeek Harness 的 ctx.agents 创建固定的 coding agent 和策略修订 agent,通过 ctx.tools 暴露 dream_rsi_cycle。不依赖 Pi,也不要求 DGX Spark;这里的「独立」仅指不以这两个项目/硬件为运行前提,仍依赖 DeepSeek Harness。
每次调用执行一个循环:从种子工作区复制候选 → agent 探索并由固定 evaluator 评分 → 冻结 discovery tree → 对历史全部树做 prefix-only replay → agent 修订策略参数 → 将 replay 平均分最高的策略用于下一轮。当前策略也参与比较,因此在这些已记录历史树上的 replay 分数不会下降;这不是新任务上的性能保证。
安装到 Harness
需要 Node.js 22.19+ 和已安装的 DeepSeek Harness CLI。本仓库声明了 dsh.bundle 和 cordis.patch.yml,可以作为插件包安装到 Web profile:
git clone https://github.com/CharlesXu-HQ/dsh-dream-rsi.git
cd dsh-dream-rsi
npm install
npm test
dsh plugin --profile web add .
dsh --profile web --dump-config
安装后,在自己的任务 patch 文件中配置目标工作区和固定评测器。例如:
- id: dream-rsi
config:
seedDir: '/ABS/PATH/dsh-dream-rsi/examples/toy/seed'
stateDir: '/ABS/PATH/dsh-dream-rsi/.dream-rsi-state'
taskPrompt: 'Edit candidate.json so value approaches 42.'
evaluatorCommand:
- node
- '/ABS/PATH/dsh-dream-rsi/examples/toy/evaluate.mjs'
provider: deepseek
model: deepseek-chat
maxRounds: 5
replayRounds: 10
maxWidth: 2
revisions: 2
beta1: 0.01
beta2: 0.01
将 /ABS/PATH 替换为真实绝对路径,运行 dsh web --patch /ABS/PATH/my-task.patch.yml;在会话中要求 agent 调用 dream_rsi_cycle。未配置任务时,插件可加载,但调用工具会给出缺少配置的错误。所选 profile 还须提供 coding agent 所需的文件编辑工具和模型凭据。独立安装包发布后,可用 dsh plugin --profile web add dsh-dream-rsi;目前尚未发布到 npm。
Evaluator 命令在候选工作区下运行,最后一个参数是该工作区绝对路径;必须从 stdout 输出一个 JSON 对象,如 {"score": 0.8, "feedback": "tests passed"}。它是固定的、不能被策略 agent 改写。stateDir/state.json 保存 world pool 和当前策略;每个 cycle-* 目录保存根与子节点工作区。stateDir 必须与 seedDir 分离且互不包含。
核心语义与边界
- 在线策略只得到已生成的节点;合法父节点为根或当前叶子,每轮最多 maxWidth 个。工作区从父节点快照复制;同一轮候选并行运行。
- Replay 从仅含根的前缀开始;叶子打开其唯一历史子节点,根打开最早尚未揭示的历史子节点。不调用 coding agent 或 evaluator。得分为 bestScore - beta1 × N + beta2 × N / max(1, rounds)。
- 策略修订目前是受限的线性排序程序参数(根/分数/深度/年龄权重、batch 大小、停滞轮数),不是论文里任意可执行策略代码的完整复现。它能检验「改进探索策略」的闭环,但不能表达复杂策略结构。
- evaluatorCommand 在宿主机运行,插件本身不提供安全沙箱。只应在可信工作区、可信评测命令和已隔离的 Harness 环境中使用。不要将模型生成的策略代码直接 eval 或加载到宿主进程。
- 还没有论文的领域适配、原始超参数/提示词、外部 holdout 评测和大规模实验结果;也没有宣称复现论文收益。
运行 npm test 检查在线树、prefix-only replay、非法动作与策略晋级语义;npm run check 做类型检查。示例评测可单独用 node examples/toy/evaluate.mjs examples/toy/seed 验证。
后续真实会话验证和社区展示步骤见 发布清单。
本项目采用 MIT 许可证,是非官方社区实现,不代表 DeepSeek 或 Dream-RSI 论文作者。预览分享卡片长什么样 ↓
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CharlesXu-HQ/dsh-dream-rsi
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