纪律智能体编排Jan-Jianhao-Liu/omo-deepseek-harness

omo-deepseek-harness

把 oh-my-openagent（OMO）的纪律型 Agent 编排带到 DeepSeek Harness。

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这是什么？

omo-deepseek-harness 把 oh-my-openagent（OMO）的 纪律型 Agent + 多模型路由 + ultrawork 理念带到 DeepSeek Harness（DSH）——一个轻量、独立实现的适配层，CC0-1.0 公有领域协议。

输入一次 ultrawork。Sisyphus 开始编排：解析意图 → 摸清代码库 → 按类别委派 → 独立验证。不完成不停止。

特性

- 一词触发 — 输入 ultrawork（或 ulw），Sisyphus 接管并把任务推进到完成。
- 纪律 Agent 委派 — 预注册角色子代理（subagent_hephaestus / subagent_explore / subagent_oracle），基于 DSH 原生 tool-subagent。
- ultrawork 四阶段协议 — 意图门 → 代码库评估 → 按类别智能委派 → 独立验证。
- 不完成不停止 — 通过 tool-todo / tool-goal 持久化续跑；中断后从断点继续。
- 不重造引擎 — 薄适配层复用于 DSH 原生能力，而非新编排运行时。

致敬声明

受 oh-my-openagent（作者 code-yeongyu，SUL 协议）启发。

- 本项目不使用 OMO 的任何源代码，仅从零重实现其架构理念（纪律 Agent / 类别路由 / ultrawork 协议）。
- Agent 命名（Sisyphus / Hephaestus / Prometheus ...）作为概念致敬沿用。
- 需要 OMO 完整能力（11 agent + 54 hooks + Hashline + Team Mode）请用原版：bunx oh-my-openagent install（需 OpenCode 宿主）。

为什么不用 OMO？

OMO 原生不支持 DeepSeek Harness。 OMO 是 OpenCode 插件，其核心价值依赖 OpenCode 的 54+ 生命周期 hooks、工具调用通道、session/todo 持久化——DSH 均无等价物。原样移植 OMO ≈ 重写，且受 SUL + CLA 约束。

本项目只把「大脑」（Agent 定义 + 类别路由 + ultrawork 协议）抽到平台无关的 core/，再加一层薄 adapter 映射到 DSH 原生能力（tool-subagent / tool-todo / tool-goal ...）——不重造引擎。

架构

omo-deepseek-harness/
├── core/                  # 平台无关的「大脑」
│   ├── agents.yaml        # 11 纪律 Agent（role / category / needs_tools / desc）
│   ├── categories.yaml    # 任务类别 → 模型能力要求
│   ├── prompts/           # agent 系统提示词（{{platform_tools}} 占位）
│   └── ultrawork.md       # ultrawork 协议：四阶段 + todo 续跑 + 不完成不停止
├── adapters/dsh/          # DeepSeek Harness 适配层（薄层）
│   ├── ultrawork-trigger.md      # 快速入口：粘贴进 DSH 会话即触发 Sisyphus
│   ├── AGENTS.md                 # Sisyphus 提示词：复制为 ~/.dsh/AGENTS.md（热加载生效）
│   ├── category-model-map.yaml   # category → deepseek-v4-flash 路由
│   └── cordis.patch.yml          # 可选：预注册 OMO 角色 subagent 工具（schema 已校准）
└── docs/architecture.md   # 设计决策 + OMO 特性降级映射

实验基准 · Benchmarks

在 DeepSeek Harness 上做的受控实验：同一份软件设计规格书（Markdown→HTML 转换器），由 control（无 omo）与 omo（ultrawork 四阶段）两组 Agent 各自施工。成功与否由父代理独立执行隐藏验收套件 + 覆盖率 + 性能实测判定，而非子代理自述。模型 deepseek-v4-flash，每组 3 次运行。

每组独立执行 3 次运行（run1–run3），图中每根柱为该 run 的实测值。

核心对比（中位数）

| 维度 | control | omo | 差异 |
|---|---|---|---|
| 产物 · 隐藏验收套件 (23) | 23/23 ✅ | 23/23 ✅ | 无差异 |
| 产物 · 行覆盖率 | 97.3% | 95.4% | −1.9pp |
| 产物 · 300KB 耗时 | 30.8ms | 33.0ms | 持平 |
| 产物 · 实现代码量 | 237 loc | 284 loc | +20% |
| 过程 · 施工步骤 | 17 | 9 | −47% |
| 过程 · 估算成本 | $0.060 | $0.050 | −18% |
| 过程 · 施工耗时 | 191s | 316s | +65% |
| 过程 · 总 token / 推理 token | 39.3k / 17.8k | 33.4k / 17.0k | 持平 |

图表

步骤数
施工耗时
估算成本

结论

- 产物质量两组无差异：都交付了符合规格、23/23 通过（含 4 项 XSS 转义安全项）的软件——规格清晰时，有没有 omo 不影响最终软件的正确性。
- omo 的价值体现在过程：步骤 −47%、估算成本 −18%（规划先行 ⇒ 零散的返工式小步骤大幅减少；步骤少 ⇒ 缓存重读少）。代价是耗时 +65%（每步规划/验证想得更多），token 基本持平。
- 复杂度拐点：简单任务（v1）omo 是纯开销；复杂任务（v2）omo 转为效率项——印证「收益随任务复杂度上升」。

建议

- 复杂、多步、易返工的施工任务 → 启用 omo（规划先行 + 独立验证，实测步骤更少、成本更低）。
- 超简单、单步任务 → 不用 omo，直接用 DSH（v1 已证纯开销）。
- 追求最短耗时 → 不用 omo；追求低成本 + 稳定质量 + 文档纪律 → 启用 omo。
- omo 强制的第四阶段独立验证是防遗漏/防幻觉的核心，复杂改动建议保留。
- 局限：n=3、单任务、单模型，属方向性结论；显著性与幅度需更大样本复测。完整数据与复现见 docs/benchmark。

快速开始（DSH）

前置：已装 DSH（DSH_HOME=~/.dsh），默认 agent 模型 deepseek-v4-flash，~/.dsh/cordis.patch.yml 已启用核心工具（tool-fs / tool-todo / tool-subagent ...）。

交互式

dsh    # 或 dsh-web

把 adapters/dsh/ultrawork-trigger.md 的内容（--- 之间）粘贴进会话，然后说：
ultrawork 在 ./demo 建一个 Node.js hello-world 项目，写测试，跑通自检

Headless（自动化 / CI）

"$DSH" --profile headless "你的任务"

License

CC0 1.0 Universal（公有领域） — 见 LICENSE。不声明任何版权人，不要求署名。

本项目不含 oh-my-openagent 的任何源代码。oh-my-openagent 的全部权利归原作者所有，SUL 协议。