自进化引擎 lispking/dsh-auto-evolve

dsh-auto-evolve

一个用于 DeepSeek Harness(dsh)的自我进化插件。它观察 agent 的运行表现,通过 LLM 提议改进它自己的资产,在每个提案放入沙箱子 agent 验证之后,只应用通过验证的变异——并配备版本化台账与回归自动回滚。

核心理念。 插件不提供一套静态技能,而是拥有一个小型可进化基因组(skill、工具结果后处理器、系统提示词片段、防护策略)。所有运行时信号(工具失败、重复调用、请求错误)被持续采集;当阈值被越过时,提议周期草拟一个变异,沙箱子 agent 分别带与不带该变异重放失败片段,只有试运行表现出可测改进时才应用该变异。每个变异都记入持久化台账且可回滚。

工作原理

观察 ──▶ 提议 ──▶ 验证 ──▶ 应用 ──▶(再次观察,捕捉回归) │ │ │ │ tools/result ctx.llm 沙箱子 ctx.skills.register + 台账
request-error(流式) 子 agent 保留 disposer 用于回滚

进化闭环

| 层 | 模块 | 职责 |
| 观察 | src/observe | 监听 tools/result 与 agent/request-error;将去重信号(工具失败、无进展的重复调用、请求错误)写入持久化观察表;阈值被越过时触发 onTrigger。 |
| 提议 | src/propose | 有界周期快照基因组 + 近期观察,以严格提示词调用 ctx.llm.stream(),并用封闭变异词表(add / patch / retire,作用于 skill / post-processor / prompt-section / guard-policy)校验模型输出。任何解析或 schema 校验失败都会被丢弃——绝不应用。内容指纹已匹配某个待定 candidate 的变异会被剔除,因此同一补丁在等待验证期间不会被重复试炼。 |
| 验证 | src/validate | 在一个全新作用域子 agent(ctx.agents.create + setup)中重放失败片段:一次不带候选变异(基线),一次带变异(试运行),然后对比指标:完成度、工具失败数、工具调用成本。所有有运行时贡献的 kind —— skill、tool-wrapper、guard-policy、post-processor —— 都通过共享的变异应用器(与线上应用同一套代码,验证即部署)进行试运行;prompt-section 候选只记录、不自动应用。 |
| 应用 | src/apply | 将已验证候选提升为在线基因组:skill 通过 ctx.skills.register 注册到插件上下文(立即可见),台账记录本次应用并保存上一版内容,disposer 保留用于回滚。 |
| 回滚 | src/apply | 注销在线贡献,将父版本内容恢复为新的候选,写入 rollback 台账条目。插件销毁时所有在线注册被拆除。 |

安全边界

- 变异词表是代码,内容是模型生成的。 LLM 无法发明资产种类或算子,只能填写通过封闭 zod schema 校验的载荷。
- 验证靠执行,而非自我声称。 只有沙箱试运行在可观测指标上胜过基线时,提案才会被应用。
- 成本按周期与按日封顶。 预算门控(maxCostPerCycle / dailyBudget)约束提议调用与 auto-apply 中的每次试炼重放;上限耗尽时循环暂停,而不是默默烧掉 token。
- 回滚是一等公民。 每个已应用变异都保留自己的 disposer 与父版本内容;回归时精确还原上一状态。
- 默认只观察。 在 observe 模式下插件从不提议,只采集信号并记录触发。

安装

本插件是一个 dsh bundle:用官方 CLI 一条命令安装,无需手改 cordis.yml。

装入 web profile(默认 UI profile)
dsh plugin --profile web add dsh-auto-evolve

或装入 TUI profile
dsh plugin --profile tui add dsh-auto-evolve

dsh plugin add 会按需初始化 profile、安装包,并自动把 dsh-auto-evolve 加入 profile 的 bundle 层栈(dsh.profile.bundles)。随包发布的 cordis.patch.yml 以默认配置注册插件行;重启 dsh 后插件即生效。

本地开发 / 源码构建:

git clone https://github.com/lispking/dsh-auto-evolve.git
cd dsh-auto-evolve
pnpm install
pnpm build
把本地 checkout 装入 profile
dsh plugin --profile web add /绝对/路径/to/dsh-auto-evolve

自定义配置

bundle 应用一份默认配置;如需修改,在你自己 profile 的 patch(在所有 bundle 层之后应用)中按 id 覆盖:

~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml
- id: self-evolve
config:
mode: auto-apply # observe | propose | auto-apply
observation:
toolFailureThreshold: 3
repeatThreshold: 3
requestErrorThreshold: 3
windowMs: 300000
proposal:
maxProposalsPerTrigger: 1
maxEpisodesPerProposal: 5
maxPromptChars: 24000
maxTokens: 2000
budget:
maxCostPerCycle: 0 # 0 表示禁用单周期上限 dailyBudget: 0 # 0 表示禁用日上限 validation: maxTrialMs: 30000 maxToolCalls: 20 maxTrialSteps: 12 maxTrialTokens: 8000 evolution: stallThreshold: 3 stallPauseMs: 1800000 cooldownMs: 600000

注意:patch 会整体替换该行的 config 而非合并,所以需要保留的字段都要写上。插件的对等服务(存储、LLM、工具、skill)由 dsh-base / web bundle 提供,无需额外配置。

模式

| 模式 | 行为 |
| observe | 采集信号、触发记录,从不提议。安全的默认值。 |
| propose | 阈值越过时生成并持久化候选变异。候选等待验证/应用——可通过 evolve_apply 运维工具手动审批,或通过导出的 API。 |
| auto-apply | 运行完整闭环:观察 → 提议 → 验证 → 自动应用通过验证的变异,并在同一失败 key 于应用后再次出现时自动回滚(回归监视)。连续停滞达到阈值后自动暂停(收敛),失败/回滚后的 key 进入冷却期,避免"提议 → 失败 → 再提议"的抖动。回归监视持久化,应用后的修复在插件重启后仍受监控。 |

运维工具(Operator tools)

插件会注册一组可被 agent 调用的工具(dsh 没有聊天命令框架;在 agent harness 中,运维入口就是工具)。直接让 agent 查看或驱动进化循环,无需手动调用 API:

| 工具 | 参数 | 作用 |
| evolve_status | — | 健康摘要:模式、代数、资产状态计数、账本/观察总数、收敛暂停状态、回归监视规模。 |
| evolve_candidates | — | 列出等待验证或手动应用的候选变异。 |
| evolve_apply | assetId | 立即应用一个候选(手动审批),并注册其运行时贡献。 |
| evolve_rollback | assetId | 回滚一个已应用资产,把上一版本内容恢复为候选。 |
| evolve_cycle | — | 手动触发一轮循环:propose 模式物化候选,auto-apply 模式运行完整的验证并应用闭环。 |

各模式可用性:五个工具在所有模式下都会注册;evolve_apply / evolve_rollback 需要 applier(在 propose 与 auto-apply 模式挂载),evolve_cycle 需要 LLM provider,且在 observe 模式下会拒绝执行。

配置

| 字段 | 默认值 | 含义 |
| mode | observe | 进化模式(见上表)。 |
| observation.toolFailureThreshold | 3 | 触发周期的工具失败爆发计数。 |
| observation.repeatThreshold | 3 | 视为无进展循环的相同调用计数。 |
| observation.requestErrorThreshold | 3 | 触发周期的 LLM 请求错误计数。 |
| observation.windowMs | 300000 | 信号计数聚合的滚动窗口(毫秒)。 |
| proposal.maxProposalsPerTrigger | 1 | 每个提案的最大变异数。 |
| proposal.maxEpisodesPerProposal | 5 | 渲染进提议提示词的观察数上限。 |
| proposal.maxPromptChars | 24000 | 提示词大小上限(控制成本)。 |
| proposal.maxTokens | 2000 | 一次提议调用的最大输出 token 数。 |
| budget.maxCostPerCycle | 0(关闭) | 单周期可消耗的最大 token 数:一次提议调用 + auto-apply 中每次试炼重放。0 表示禁用该上限。 |
| budget.dailyBudget | 0(关闭) | 单个 UTC 日内跨所有周期可消耗的最大 token 数。0 表示禁用该上限。 |
| validation.maxTrialMs / maxToolCalls | 30000 / 20 | 试运行的墙钟与工具调用上限。 |
| validation.maxTrialSteps / maxTrialTokens | 12 / 8000 | 试运行的模型步数上限与单次请求 token 上限。 |
| evolution.stallThreshold | 3 | 连续停滞周期数,达到后暂停 auto-apply。 |
| evolution.stallPauseMs | 1800000 | 一次收敛暂停的时长(毫秒),到期后自动恢复。 |
| evolution.cooldownMs | 600000 | 失败/回滚周期后,同一观察 key 的冷却时长(毫秒)。 |

编程 API

import { SelfEvolveStore, SelfEvolveApplier, runProposalCycle, validateMutations } from 'dsh-auto-evolve'

// 运行一个提议周期(持久化候选资产)。
const materialized = await runProposalCycle(ctx, store, { provider, model, maxTokens: 2000 })

// 验证候选:基线 vs 试运行重放,返回结论。
const { baseline, trial, comparison } = await validateMutations(ctx, {
provider,
model,
episode: '失败场景的重放',
mutations: [candidateAsset],
bounds: { maxTrialMs: 30_000, maxToolCalls: 20 },
})

// 应用已验证候选(在线注册 skill)或回滚。
await applier.applyCandidate(candidate.id, trialId, 'validated')
await applier.rollback(candidate.id, 'regression observed')

开发

pnpm build # tsc + tsdown → lib/
pnpm test # vitest(单元 + 基于内存存储后端的集成)

测试套件覆盖纯决策逻辑(指标对比、变异 schema、阈值)与完整接线(持久化存储、观察采集器、脚本化 LLM 适配器的提议周期、真实 skill 注册表上的应用/回滚)。

许可证

MIT