Plugins

Panel de anatomía para los órganos de Agent-Body: sirve un panel de signos vitales en vivo en /anatomy dentro del propio harness (órganos, latido, libro de sanación, contadores de autoentrenamiento y el flujo de pulso real), leído directamente de los archivos de tiempo de ejecución en lugar de reescribirse. Solo host, sin bundle de cliente ni paso de compilación.

Motor de contexto Zero-residence: los payloads grandes de herramientas se expulsan del contexto activo a un almacén consultable y solo quedan punteros deterministas, de modo que los tokens de prompt por turno dejan de crecer con la transcripción. Cualquier contenido enmascarado se reconstruye literalmente desde el registro de la sesión a petición, por id de llamada de herramienta o seq de sesión.

Núcleo de órganos de Agent-Body: plugins organizados como un solo cuerpo. Cada comando se vuelve un impulso nervioso que inerva de forma determinista el órgano competente y nombra la capacidad a usar; un latido de intervalo variable bombea directivas del operador, propiocepción y avisos de homeostasis por el sistema; los reflejos se disparan sin llamadas al modelo; los fallos siguen atribución determinista (herramienta, argumentos, permiso, timeout, red), prescripción y bucle de reverificación, y los errores de argumentos nunca se reintentan. Un órgano ausente lo compensa el de mayor solapamiento de capacidades, y los esquemas de herramientas se filtran por la intención actual (reducción medida del 84.7%, reproducible en el repo). Es el paquete de plugins núcleo del repo agent-body.

El órgano de memoria de Agent-Body: tras 2 minutos de silencio entra en sueño ligero y tras 5 en sueño profundo, donde reglas deterministas destilan la experiencia real en tarjetas de memoria (trampas, manuales, puntos calientes, problemas sin resolver, hechos). Los comandos entrantes recuperan tarjetas relacionadas por palabra clave y las inyectan en el contexto; las tarjetas sin uso decaen con una vida media y se archivan en lugar de borrarse. También elimina el ruido de las advertencias de homeostasis de todo el cuerpo: las repeticiones dentro de una ventana se cuentan en vez de reimprimirse, y una advertencia que se repite sin curarse converge en un desfase de estado estacionario conocido y se silencia. La consolidación y el recuerdo no hacen llamadas al modelo.

Capa de coordinación de plugins: los plugins declaran sus capacidades, los comandos se enrutan al plugin propietario sin llamada al modelo, los esquemas de herramientas se cargan bajo demanda para reducir tokens de prompt, el historial de ejecuciones se consolida en memoria a largo plazo mientras está inactivo y los fallos se clasifican antes de cualquier reintento.

DSH Relay convierte Telegram en un canal remoto de conversación y notificaciones para DeepSeek Harness.

Plugin proactivo de planificación multimodelo: ingesta de señales multisource con deduplicación y clasificación de urgencia, un motor de decisiones de cuatro vías ejecutar/aplazar/desestimar/preguntar al usuario, generación de planes DAG con ejecución paralela de modelos, reflexión de calidad con reintento automático y cambio de modelo, memoria a largo plazo para patrones y lecciones de tareas, y evolución de estrategia mediante algoritmos genéticos con evaluación en sandbox y despliegue canary.

Un plugin de meta-agente nativo del modelo para DeepSeek Harness: el modelo sintetiza en tiempo de ejecución flujos de trabajo específicos para cada tarea a partir de cinco patrones de flujo agentivo (encadenamiento de prompts, workers paralelos, router, supervisor, bucle de evaluación) y coordina herramientas y subagent