多智能体编排台 niuyiming87-pixel/dsh-agent-orchestra
DeepSeek Harness让云端指挥官调度免费与本地模型协同干活
30.8/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分
数据截至 2026/9/29 · 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。
自动兼容检查未通过:仓库根目录及浅层子目录均无 dsh 插件清单,无法用 dsh 插件安装命令安装。以下命令仍可尝试,但可能失败。
无法用 dsh 插件命令安装(仓库内无 dsh 插件清单)
git clone https://github.com/niuyiming87-pixel/dsh-agent-orchestra.git按该仓库 README 的原生方式安装;若作者另行发布了 DSH 插件包,请以其文档为准
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
是什么
dsh 原生插件 · model
安全吗
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
还在维护吗
更新放缓:最近一次提交在 33 天前
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。
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安装兼容性检查需源码安装仓库根目录及浅层子目录均无 dsh 插件清单,无法用 dsh 插件安装命令安装
展开查看检查明细 ↓
以下结论由程序自动检查 npm 包、engines 声明与入口文件得出,未做人工实机验证——能装不等于用着没问题。
✗npm 包dsh-agent-orchestra(未发布到 npm,仅可源码安装)
✓Node 引擎未声明 engines.node
✓dsh CLI 依赖未声明 dsh 版本约束
✗入口文件缺少入口声明
源码安装时若 pnpm 拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑。
验证方式:npm registry 存在性 + package.json 静态校验 · 最后检查 2026/10/11 22:22:40
安全扫描自动 · 静态分析源码v2.7.0⚪ 扫描:无法判定尚无人工评估展开查看扫描说明与证据 ↓
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0已尝试扫描但取不到可分析的源码:仓库或包不存在、已删除,或为非 JS/TS 实现、未随包发布源码。无法判定,不代表安全。
- · 包内无可扫 JS
- · TS 源码(可能为非 JS 实现或未发布源码),无法判定
扫描于 2026/10/31(1 天前) · 范围 全包扫描(包内未声明入口) · 来源 GitHub 仓库
静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。
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功能亮点
- 多智能体协同编排
- 免费与本地模型调度
- 全自动与人在环双模式
以 DSH 为指挥官的多 Agent 协同编排实录:headless 工人 + OpenCode + 本地模型,免费模型全自动/人在环双模式,含实测案例与踩坑
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成🎼 DSH Agent Orchestra — 用 DeepSeek Harness 编排免费模型的完整实践
核心命题:云端的聪明脑子(配额内)当指挥官,免费/本地模型当打工人——一套“问面板/委托”机制,让多个 agent 协同完成真实任务。
本仓库是全过程实录:设计、实现、实测、踩坑、合规边界。
🏗️ 架构
你(人类总指挥) │ ┌──────────────┴───────────────┐ │ DSH 桌面版 = 参谋长/指挥官 │ 云端 qwen3.8-flash xhigh(决策/验收) └──────────────┬───────────────┘ ┌───────────┼───────────────┬──────────────┐ headless DSH OpenCode CLI headless DSH 人肉成员 +DS 免费模型 +国产免费旗舰 +本地 9B (WorkBuddy/
(配额内) (0成本,agent级) (0成本,隐私) Qoder GUI)
两种协作模式:
| 模式 | 说明 | 触发方式 |
| 全自动 | 指挥官并行调用 headless/OpenCode 工人,自动验收汇总 | “委托 OpenCode:任务” / “用 DeepSeek 工人:任务” |
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🎼 DSH Agent Orchestra — 用 DeepSeek Harness 编排免费模型的完整实践 核心命题:云端的聪明脑子(配额内)当指挥官,免费/本地模型当打工人——一套“问面板/委托”机制,让多个 agent 协同完成真实任务。 本仓库是全过程实录:设计、实现、实测、踩坑、合规边界。 🏗️ 架构 你(人类总指挥) │ ┌──────────────┴───────────────┐ │ DSH 桌面版 = 参谋长/指挥官 │ 云端 qwen3.8-flash xhigh(决策/验收) └──────────────┬───────────────┘ ┌───────────┼───────────────┬──────────────┐ headless DSH OpenCode CLI headless DSH 人肉成员 +DS 免费模型 +国产免费旗舰 +本地 9B (WorkBuddy/ (配额内) (0成本,agent级) (0成本,隐私) Qoder GUI) 两种协作模式: | 模式 | 说明 | 触发方式 | | 全自动 | 指挥官并行调用 headless/OpenCode 工人,自动验收汇总 | “委托 OpenCode:任务” / “用 DeepSeek 工人:任务” | | 人在环 | GUI-only 应用(无 CLI)由人复制问题卡、粘回回答,指挥官负责聚合分析 | “问面板:问题”(自动生成标准问题卡) | 🧩 核心组件 1. agent-panel 技能(DSH Skill)一个 SKILL.md 定义的多脑会诊协议,包含: - 会诊模式:同一问题并行发多个成员 → 输出 共识🤝 / 独有🔵 / 矛盾⚠️ / 裁判总结 报告 - 委托模式:任务书四要素(目标/范围/验收标准/输出要求)→ 派给工人 → 指挥官亲自读改动验收(不轻信工人自我汇报) - 隐私闸门:涉敏任务自动剔除云端成员,只走本地 - 问题卡模板:让 GUI-only 应用也能以标准格式入伙 2. headless DSH 工人(DSH 原生能力) $env:DSH_HOME = "D:\dsh-worker" # 独立门户(关键!见踩坑) $env:DEEPSEEK_API_KEY = (Get-Content key文件) dsh --profile headless --patch worker.patch.yml "任务书" 一个补丁文件 = 一个“廉价大脑插槽”,换模型/换推理强度都是一行配置。 支持 off/minimal/low/medium/high/xhigh/max 七档思考强度按需调节(白天 medium 省配额,夜间折扣时段 xhigh 拉满)。 3. OpenCode 工人 opencode-cli run --auto -m "任务书" 完整 coding agent(自带读写/终端工具),实测修 bug 任务满分(含隐藏 bug)。 📊 实测案例 任务:给 STM32 写 parse_line(key=value) 缓冲区安全解析函数,三脑同题: | 成员 | 结果 | | DeepSeek v4.1 flash | ✅ 正确,边界 >32(需33字节缓冲),一次 memcpy 带走 \0 | | 免费国产旗舰 | ✅ 正确,边界 >=32(32字节缓冲刚好),更实用 | | 指挥官加时意见 | ⚠️ 两家都漏了 UART 的 CRLF 剥离——双盲评审也需第三只眼 | 成本:两个工人 0 元(免费模型),指挥官吃自带配额,全程 <2 分钟。 🕳️ 踩坑实录 1. profile 劫持:~/.dsh/settings.yaml 的全局默认模型会压过 headless 的补丁配置 → 解法:给工人独立 DSH_HOME 2. 无密钥本地端点:DSH 的 provider 路由强制要求 key → 占位 key(local)即可,反正本地服务不校验 3. GUI-only 不可编排:没有 CLI 的应用(多数国产 agent 应用)无法被指挥,人肉传令是唯一合规路径——别用 UI 自动化去模拟点击,免费额度条款普遍禁止自动化调用,封号风险不值当 4. 并发红线:包月套餐普遍限制并发 agent 数(如 2-3 个)与“仅交互式使用”,编排前先读条款 📁 目录 scripts/ ├── dsh-worker-dsv4.ps1 # headless 工人启动器(带 -Effort 档位参数) └── dsv4-worker.cordis.patch.yml.example # 工人模型路由补丁模板 docs/ └── agent-panel.SKILL.md.example # 会诊面板技能全文 💡 设计原则总结 1. 判断给强模型,粗活给免费模型,隐私给本地模型——成本模型驱动的路由 2. 验收永远不能外包:工人的自我汇报必须被指挥官复核(本项目里这条救过一次场) 3. 免费模型的“限时”是常态:把模型 ID 做成配置而非硬编码,降级链写进技能 4. 人在环不是失败,是架构的一部分——承认工具边界,比硬凑全自动更稳 License MIT
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