LLM 验证择优器 tystudio-26020701/DSH-llm-as-a-verifier

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DSH-llm-as-a-verifier

面向 DeepSeek Harness 的 LLM-as-a-Verifier——把细粒度验证、Best-of-N 择优与进度追踪做成智能体原生工具。

由 北京太殷造物科技有限公司（Beijing Taiyin Zhaowu Technology Co., Ltd.）维护 · English README

该预设为 DeepSeek Harness 智能体提供一套自包含的“验证站”：智能体可以直接比较候选轨迹、从 token 级 log-probabilities 读取 20 级细粒度奖励、通过概率枢轴锦标赛挑选 N 个候选中的最优解、评估已完成轨迹的进度曲线，并对自己当前会话的持久化轨迹打分——全程无需离开 Harness。

工具一览

| 工具 | 能力 |
| verifier_compare | 两条轨迹的期望奖励 (R_A, R_B)，取值 [0, 1] |
| verifier_select | Best-of-N 的胜者、逐候选分数与排序 |
| verifier_track | 已完成轨迹在指定检查点的进度曲线 |
| verifier_session | 当前会话持久化轨迹的进度曲线 |
| verifier_tracker_start / _update / _result | 在线增量进度曲线，只评分当前前缀 |
| verifier_status | 后端、Rust 核心版本、token 用量与工作目录 |
| verify-gate（可选插件行） | 回合结束前自动评分最终答复，低于阈值则引导模型返工 |

本仓库是对已发表方法论的独立原创实现：

- TypeScript 负责 DeepSeek Harness 集成：工具注册、会话事件、HTTP 后端、 JSON 分数缓存与 token 记账。
- Rust 负责确定性数学：提示词构造、字母刻度解码、log-probability 期望、锦标赛聚合与进度解码，并编译为零依赖 WebAssembly 模块。
- 零 Python：仓库、构建与测试只使用 TypeScript 与 Rust。

方法概览

每次成对比较要求验证模型输出两个分数标签（、），评分使用 A–T 共 20 个字母等级。插件不读取单个采样字母，而是读取每个标签位置上的 top-20 token 分布并计算期望值，得到连续的细粒度奖励。首先对随机有向环上的相邻比较打分，将最强候选提升为枢轴，再完成其余枢轴轮次，最后用 Bradley-Terry 模型聚合。进度追踪复用同一机制，但刻度反转（A = 无进展，
T = 完成）。

方法论出处与上游结果

本预设是已发表的 LLM-as-a-Verifier 方法论的独立实现。上游 README 如此概括其核心思想（原文引用）：

The key idea is simple: 1) use fine-grained scoring granularity, 2) take the
expectation over the full logprob distribution of LLM score tokens, and 3)
scale repeated evaluation and criteria decomposition.

下表将 Upstream（引自上游 README）与 Ours（本仓库独立复现）分列对比。上游数字仅用于方法论出处与社区致敬，并非本仓库产出。

Self-Verification（Terminal-Bench 2.1）

| Config | Up. Pass@1 | Ours Pass@1 | Up. LLM-as-a-Verifier | Ours LLM-as-a-Verifier | Up. Oracle | Ours Oracle |
| Best-of-3 | 79.4% | 79.78% | 86.5% ± 1.1% | 84.27% | 92.1% | 92.13% |
| Best-of-5 | 78.7% | — | 88.0% ± 0.6% | — | 96.6% | — |

Test-Time Scaling for Agentic Benchmarks

| Benchmark | Base Model | Harness | Up. Pass@1 | Ours Pass@1 | Up. LLM-as-a-Verifier | Ours LLM-as-a-Verifier | Up. Oracle | Ours Oracle |
| Terminal-Bench V2 | GPT-5.5 (Best-of-5) | Capy | 83.1% | — | 86.5% | — | 92.1% | — |
| SWE-Bench Verified | Opus 4.5 / Opus 4.6 / Gemini 3 Flash (Best-of-3) | mini-swe-agent | 76.1% | — | 78.2% | — | 84.4% | — |
| MedAgentBench | Claude Opus 4.8 (Best-of-5) | AgentBench | 70.2% | — | 73.3% | — | 75.0% | — |

图例与可比性：

- Up. = 上游报告，引自 llm-as-a-verifier README.md，commit 8db8a114355a9d7fdf9a8d1d5c87f6aeebd18770（2026-08-20），MIT 许可。引用跟踪与引用政策见 docs/PROVENANCE.md 与 THIRD_PARTY_NOTICES.md。
- Ours = DSH-llm-as-a-verifier 独立复现。Best-of-3 行为 89 任务完整运行，仅 seed 0、无置信区间： results/terminal_bench_2.1-bo3.md。
三任务冒烟 pilot 见 results/terminal_bench_2.1-bo3-pilot-3tasks.md。
- Best-of-3 行与上游使用相同轨迹文件与锦标赛设置（3 候选、1 枢轴、 2 次重复评估、seed 0）。本仓库独立渲染轨迹并自行撰写 criteria 提示词，因此应视为“复现对比”，而非逐字一致的消融实验。
- 其余行为 —：本仓库尚未复现这些 benchmark。

安装

1. 配置验证后端

验证模型必须返回 token 级 logprobs，二选一：

- DeepSeek 官方 API——设置 DEEPSEEK_API_KEY；
- 任意 OpenAI 兼容服务（vLLM、SGLang、OpenAI、Vertex 兼容端点）——设置 VERIFIER_BASE_URL（服务 /v1 根地址）以及 OPENAI_API_KEY 或 VERIFIER_API_KEY。

全部环境变量见 .env.example。

2. 安装预设

dsh_home="${DSH_HOME:-$HOME/.dsh}"
mkdir -p "$dsh_home/.agent-presets"
rm -rf "$dsh_home/.agent-presets/llm-as-a-verifier"
cp -R preset/llm-as-a-verifier "$dsh_home/.agent-presets/llm-as-a-verifier"

重启 DeepSeek Harness，打开一个全新的空白会话并选择 LLM-as-a-Verifier。DeepSeek Harness 只会在会话仍为空白时应用预设切换；已有历史记录的会话会继续使用其创建时的预设。该预设自带精简工作目录（持久化 bash、str_replace_editor、read/write/edit、glob/grep、后台任务）和八个验证工具（另有可选的 verify-gate 行）。

3. 验证安装

让模型调用 verifier_status。健康安装会报告后端路由、默认模型 deepseek-v4-flash（或你的覆盖值）以及 Rust 核心版本。

在线进度追踪器

verifier_tracker_* 等价迁移了已发表的增量 ProgressTracker：每次 update 只追加一步、只对“迄今前缀”打分。状态从持久化工具事件重建，重启后可恢复。

verifier_tracker_start(problem="任务", evaluations=2)
verifier_tracker_update(step="第 1 步动作 + 输出") -> 0.03
verifier_tracker_update(step="第 2 步动作 + 输出") -> 0.41
verifier_tracker_result()

适合在长 rollout 中做早停或重采样。

最终答复自动验证门

预设挂载了可选的 verify-gate 行。设置 enabled: true 后，每个回合即将以纯文本最终答复结束时，插件会结合会话任务自动打分；低于 threshold 就通过 agent.steer 把模型拉回去返工。验证调用失败时绝不阻塞回合关闭。

编辑 preset/llm-as-a-verifier/agent.cordis.yml 启用：

- id: verify-gate
name: ./verify-gate.mjs
config:
enabled: true
threshold: 0.6
maxGatesPerTurn: 1
evaluations: 1
criteria: general
includeSubagents: false

使用方式

verifier_compare(problem, traceA, traceB, criteria="general")

verifier_select(problem, candidates=[...], criteria="general",
evaluations=4, pivots=2, seed=0)

verifier_track(problem, steps=[...], checkpointSteps=[2, 5, 8])

verifier_session(problem="当前会话要解决的任务")

criteria 支持：

- 内置名称：general、terminal_bench、swe_bench、medagentbench；
- criteria Markdown 文件路径；
- JSON 对象，例如 {"Correctness": "输出是否符合任务要求？"}；
- JSON 数组（字符串或 {name, description} 对象）。

Criteria 文件格式

你的任务

Ground Truth Note

相信可观察的输出，不要相信智能体的叙述。

Criteria

Requirement Match

只评估产出的工件是否满足任务陈述的要求。

Verification Evidence

只评估最后一次编辑之后是否成功运行过相关检查。

文件中的 HTML 注释会在交给验证模型前被移除。标准 id 由标题自动生成；需要
稳定缓存键时可用 {#my_id} 固定。

后端选择

优先级：工具参数 → agent.cordis.yml 配置 → dsh-verifier 用户设置命名空间（宿主提供时）→ 环境变量。变量清单见 .env.example。

本地开放模型示例：

export VERIFIER_BASE_URL="http://localhost:8000/v1"
export VERIFIER_API_KEY="EMPTY"
export VERIFIER_MODEL="your-served-model"

如果服务自身不输出分数标签，预设会请求在每个标签位置做一次受约束的单 token 续写（continue_final_message），并直接读取重归一化后的 A–T 分布。

仓库结构

src/ TypeScript 源码 lib/ 后端、缓存、criteria、benchmark、tracker、gate plugins/verifier-tools.ts Cordis 插件（工具 + 会话记录器） plugins/verify-gate.ts 可选的最终答复自动验证门 crates/verifier-core/ Rust 核心（no_std wasm32 + 原生测试） preset/llm-as-a-verifier/ 可安装预设（bundle + criteria + wasm） scripts/ 纯 Node 构建、benchmark 与卫生检查脚本 docs/ 出处与 benchmark 指南 test/ Node 测试

开发

前置条件：Node.js >= 22、npm、Rust，并执行 rustup target add wasm32-unknown-unknown。

npm install
npm run build # Rust -> wasm，再 TypeScript -> 预设 bundle
npm test # Node 测试 + cargo test
npm run check # 提交前完整检查

仓库提交了预构建的 preset/llm-as-a-verifier/verifier-core.wasm，预设开箱即用；npm run build:wasm 可从源码重新生成。

Benchmark 复现

仓库内置原创的 TypeScript/Node runner，用于对预生成的 Terminal-Bench 轨迹数据做 Best-of-N 复现：

npm run bench:dry # 打印 bo3 估算
node scripts/benchmark.mjs terminal_bench_2.1 --mode bo3 # 完整 bo3 复现

成本估算、本地/租用服务器步骤与复现卡片规范见 docs/BENCHMARK.md。原始轨迹数据只放在被 git 忽略的 references/ 目录中，仓库只提交 results/ 的结果摘要。

许可证

双许可：

- 公开代码与预设： PolyForm Noncommercial License 1.0.0。
个人学习、研究、实验、爱好项目以及许可中列明的非商业组织可免费使用。
请注意这是“源码可见的非商业许可”，并非 OSI 意义上的开源许可证。
- 商业使用： 需要另行签署书面商业许可。详见 COMMERCIAL-LICENSE.md，或联系北京太殷造物科技有限公司（Beijing Taiyin Zhaowu Technology Co., Ltd.）。

本仓库为已发表方法论的原创实现，未复制 ACKNOWLEDGEMENTS.md 中所致谢项目的任何源代码。

安全

请将漏洞私下报告至 ，详见 SECURITY.md。请勿提交 .env；仅跟踪 .env.example。