DSH Adaptive Agent Policy

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一个可独立发布的非官方 DeepSeek Harness 插件：根据任务类别动态控制提示词、输出上限、软硬步骤预算与 工具结果裁剪，在保持用户所选模型和工具展示方式稳定的前提下，减少大型任务中的无效循环。

状态：0.1.0-rc.3 发布候选。DeepSeek Harness 仍处于开发者预览阶段，插件以公开的 0.1.0-rc.6 包 API 构建；升级 DSH 时应先重新运行测试。

出处与声明

项目	精确版本	用途	许可证
DeepSeek Harness	47f943859b	基础架构、Agent Loop、事件日志与插件接口	MIT
OpenCode	e23586af26	模型提示词、最后一步、工具输出限界与压缩策略参考	MIT
本插件	本仓库	按 DSH 事件与插件约定重新实现的自适应策略	MIT

OpenCode 是设计参考，不是运行时依赖。具体参考文件包括 session/system.ts、 session/prompt.ts、 tool/truncate.ts 与 session/compaction.ts。 完整来源声明见 NOTICE.md。本项目不代表 DeepSeek 或 OpenCode 官方立场，也不宣称获得上游背书。

增加的能力

• 无模型调用的多语言任务路由：read、small、frontend、large、batch；
• 第二层风险路由：只在软检查点从九类风险中选择一个高置信度、尚未覆盖的检查；
• 每个任务类别独立的最大输出 token、软检查步骤与纯文本硬终步；
• 策略状态使用非持久化 system section；同阶段内容稳定，且不再把逐轮通知追加到会话历史；
• 根据步骤数或上下文压力选择 moderate、tight、critical 裁剪等级；
• 保护近期工具结果、设置最小总节省量、保留可安全回放的事件；
• 对外仅一个插件配置项，包内增强裁剪器使用独立服务名，不与 DSH 上游静态裁剪器冲突。

插件不会更改用户选择的提供方、模型、推理强度、权限、沙箱或 Native/Code 工具展示方式。

设计思路

flowchart LR
  U["Human request"] --> R["Deterministic task router"]
  R --> P["Task profile"]
  P --> L["Non-persistent phase section and output cap"]
  L --> S{"Step or context pressure"}
  S -->|Normal| L
  S -->|Prune| C["Replay-safe result pruning"]
  C --> L
  S -->|Soft| V["Bounded risk router"]
  V --> Q{"One uncovered high-confidence risk?"}
  Q -->|Yes| T["One targeted existing check"]
  Q -->|No| F
  T --> L
  S -->|Hard| F["Text-only final step"]

核心原则：

1. 按任务比例施加控制。 只读分析不应承担跨模块重构的循环成本。
2. 尽量保持缓存前缀稳定。 不热切换模型或工具 schema；插件的 system section 在同阶段完全一致，仅在软检查点、 硬终步或新任务切换时变化。
3. 高置信度才增加检查。 风险路由器每轮最多选择一个尚未覆盖的风险；证据不足时不制造验证工作。
4. 只在有收益时裁剪。 未达到大小和总节省阈值时完全不改写历史。
5. 状态不写入会话。 当前策略在每次请求组装时提供一个紧凑 system section，不产生 user/context 历史消息， 因此策略文本的输入占用是常量而不是随步骤累积。
6. 一切仍是插件。 路由策略与裁剪服务边界独立，可通过普通 Cordis 生命周期替换。

安装

dsh plugin --profile web add dsh-plugin-adaptive-agent-policy@next

安装命令会把包加入 web Profile 的依赖和 dsh.profile.bundles，无需修改 settings.yaml 或手动编辑 cordis.patch.yml。检查组合结果后启动：

dsh --profile web --dump-config
dsh web

从源码开发或使用自定义 Cordis 根配置时，也可以直接加入：

- id: adaptive-agent-policy
  name: dsh-plugin-adaptive-agent-policy
  config: {}

插件会自动安装包内的增强裁剪服务。无需另外安装或配置 DSH 上游的 @deepseek-ai/dsh-compaction-tool-result-pruner。

第二层路由器默认无需配置。若需要调整保守程度，在 Profile 的 cordis.patch.yml 中覆盖本插件行； 这属于组合配置，不写入 settings.yaml：

- id: adaptive-agent-policy
  config:
    riskRouter:
      enabled: true
      minimumScore: 4
      maxRequestChars: 4096
      maxEvidenceChars: 8192
      skipCovered: true

默认参数

任务配置

类别	最大输出 token	软检查步骤	纯文本硬终步
read	16,384	4	8
small	32,768	5	9
frontend	32,768	8	14
large	65,536	10	18
batch	65,536	10	20

最大输出仅在 Agent 没有明确 maxTokens 时生效；更严格的调用方或提供方上限始终优先。

渐进式裁剪

等级	步骤	压力	结果阈值	保留头／尾	保护近期步骤	最小节省量
moderate	6	45%	16,384 chars	12,288 / 2,048	2	8,192 chars
tight	10	65%	8,192 chars	4,096 / 1,024	1	4,096 chars
critical	14	75%	4,096 chars	2,048 / 1,024	1	2,048 chars

步骤或压力条件任一满足即可进入该等级。没有模型上下文窗口元数据时，压力路由关闭，步骤路由继续。

风险路由器

候选风险为 boundary、retry、concurrency、persistence、security、compatibility、 frontend、resource 与 batch-integrity。路由器只在每轮第一次到达软检查点时运行一次，最多读取 4,096 个请求字符和 8,192 个近期工具结果字符，不发起 LLM 请求。只读任务、纯文档改动、低置信度匹配和 近期输出已经明确通过的风险都会跳过；命中时也只要求一个现有检查或最小复现。

基准测试

以下 2026-08-15 的受控对比对应 rc.2 策略，使用相同 deepseek-v4-pro High 路由、凭据来源、提示词、种子工作区、可见测试与 隔离会话目录。隐藏检查不在模型工作区内。每行仅运行一次，不是统计平均值。

任务	版本	步骤	总 token	用时	缓存命中	质量结果
小型重试修复	原版	6	59,891	44.2s	84.1%	5/5；隐藏边界通过
小型重试修复	最终自适应版	6	66,830	49.5s	85.2%	5/5；隐藏边界通过
前端仪表盘	原版	9	174,022	180.4s	93.2%	5/5；390 px 溢出
前端仪表盘	最终自适应版	7	162,141	194.0s	92.7%	5/5；390 px 无溢出，主题持久化
跨模块队列	原版	8	207,525	355.5s	93.4%	7/7；隐藏转换 2/2
跨模块队列	最终自适应版	6	158,420	255.0s	91.4%	7/7；隐藏转换 2/2

汇总	原版	最终自适应版	差异
总 token	441,438	387,391	-12.2%
总耗时	580.2s	498.6s	-14.1%

大型任务 token 减少 23.7%、用时减少 28.3%，质量持平；小型任务为保留交互边界多用了 11.6% token； 前端少用 6.8% token，但为修复移动端溢出多耗时 7.5%。正常基准中裁剪替换次数为零，因为没有符合条件的 陈旧大型工具结果；裁剪的三个等级由单元与集成测试单独覆盖。

早期宽泛提示词版本曾把前端任务诱导到自建 CDP 验证器，膨胀到 30 步、1.316M token、675.7 秒。rc.2 因此使用确定性分类、一次类别专属检查、有界前端验证和纯文本终步，而不继续堆叠通用提示词。

一份第三方单次测试报告了另一项重要反例：原版输入约 72 万 token，PTC 模式约 117 万，标准模式约 105 万；虽然输出从约 45 万降至 25 万／14 万，标准模式总量约与原版持平，PTC 总量反而约高 22%。 该报告未附可复跑的原始日志，因此仅作为外部观察，不与上表合并。它揭示了 rc.2 将策略通知写入会话历史的 输入累积问题，并直接促成 rc.3 改用非持久化阶段 section。rc.3 的真实模型 token 收益仍需用相同任务重新实测。

该载体的缓存取舍是可预测的：同一阶段内插件 section 字节完全稳定；进入软检查点或硬终步时会改变一次 system header，可能让该次请求失去旧前缀缓存。插件接受每轮最多两次阶段切换的有限成本，以避免每步都向历史 追加策略消息造成的持续输入增长。

这些都是非确定性模型的单次样本，只能支持优化方向，不能证明普遍或统计显著的性能优势。

开发与独立发布

pnpm install
pnpm run check
npm login
npm publish --tag next

已知边界

• 文本路由可能保守地误判含糊任务；它有意不增加路由模型调用。
• 风险路由器是启发式证据选择器，不是完整静态分析或安全审计；低置信度时刻意不触发。
• rc.2 及更早版本写入的旧策略通知仍存在于原会话历史；rc.3 不再产生新的策略历史消息。
• 阶段切换会改变 system header，可能造成该次请求的缓存前缀失配；同阶段内 header 保持稳定。
• 字符裁剪不等于精确 token 裁剪，也不会理解被裁剪内容的语义重要性。
• 纯文本硬终步能限制失控循环，也可能截断确实需要更多工具步骤的任务，应依据重复测试调参。
• DSH 仍在快速迭代；该插件目前把 0.1.0-rc.6 作为兼容边界。

许可证

MIT。再分发时请同时保留 NOTICE.md 中的出处声明。