按任务难度自动指派专家模型并核算成本
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dsh plugin --profile web add r600a-code/multi-expert-agent该包不可直接 npm 安装，改从 GitHub 源安装（明细见下方安装检查）
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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
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档位由哪些信号合成
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功能亮点
- 按任务难度指派专家模型
- 核算调用成本
- 多专家蜂群形式模型
Agent 的多专家模式 — 专用智能体蜂群的理论框架（形式模型 + 帕累托定理 + 在 DeepSeek Harness 上的验证实现）
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成Agent 的多专家模式
| English
一个专用智能体蜂群的理论框架：不再把一个模型钉在一个智能体上，而是由协调器分解一批任务、纯路由器把每个任务指派给难度匹配的专家模型、并行下放器把每个指派实现为隔离子智能体、反馈回路把真实结果折回路由、计量器核算精确成本。
核心论断——“任何想法，皆有其专家”——基于一个观察：专家不过是一条带能力标签的模型路由。为新领域加专家是加一条路由，而非重构智能体。
这里有什么
- PAPER.md / PAPER.zh.md — 正式论文：形式模型（§2）、在温和假设下按难度匹配路由帕累托优于单模型下放的定理与证明（§3）、四组件宿主无关架构（§4）、首个验证过的参考实现（§5）、表达力论证（§6）。
定理（非形式）
对一批至少含两种不同任务种类的负载，按难度匹配路由比把整批丢给任一单模型都在简单任务上严格更便宜、在难题上严格更正确——前提是目录里有快档和强档（任何真实 provider 都满足）。完整证明见 §3。
首个验证过的实现
r600a-code/dsh-swarm-router ——实现了全部四组件的 DeepSeek Harness bundle。在真实 cfgpu 驱动的基准上，5 个异质任务路由到 4 个不同模型、全部答对，并逐任务归属 token。
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Agent 的多专家模式 | English 一个专用智能体蜂群的理论框架：不再把一个模型钉在一个智能体上，而是由协调器分解一批任务、纯路由器把每个任务指派给难度匹配的专家模型、并行下放器把每个指派实现为隔离子智能体、反馈回路把真实结果折回路由、计量器核算精确成本。 核心论断——“任何想法，皆有其专家”——基于一个观察：专家不过是一条带能力标签的模型路由。为新领域加专家是加一条路由，而非重构智能体。 这里有什么 - PAPER.md / PAPER.zh.md — 正式论文：形式模型（§2）、在温和假设下按难度匹配路由帕累托优于单模型下放的定理与证明（§3）、四组件宿主无关架构（§4）、首个验证过的参考实现（§5）、表达力论证（§6）。 定理（非形式） 对一批至少含两种不同任务种类的负载，按难度匹配路由比把整批丢给任一单模型都在简单任务上严格更便宜、在难题上严格更正确——前提是目录里有快档和强档（任何真实 provider 都满足）。完整证明见 §3。 首个验证过的实现 r600a-code/dsh-swarm-router ——实现了全部四组件的 DeepSeek Harness bundle。在真实 cfgpu 驱动的基准上，5 个异质任务路由到 4 个不同模型、全部答对，并逐任务归属 token。 引用 AIAD. "Agent 的多专家模式：专用智能体蜂群的理论框架及其在 DeepSeek Harness 上的实现." Multi-Expert Agent Mode: A Theoretical Framework for Specialized-Agent Swarms and Its Realization on DeepSeek Harness. v1.0, 2026. 仓库：github.com/r600a-code/multi-expert-agent 参考实现：github.com/r600a-code/dsh-swarm-router 许可 MIT。
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r600a-code/multi-expert-agent
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