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Enjambres de IA basados en roles para DeepSeek Harness: un arquitecto planifica, constructores paralelos ejecutan, revisores controlan la calidad y un integrador publica. Fijación de modelos por rol con cadenas de respaldo, bucles de revisión, contratos de evidencia, revisiones con control humano, pausa/reanudación consciente de la cuota y un kanban en vivo + diagrama de flujo en la GUI web. 40 pruebas; se instala desde GitHub o npm.

Un enjambre gobernado de seis agentes DSH especializados — orquestador, planificador, puente de base de conocimiento, desarrollador y dos revisores — convierte un requisito en una canalización estricta por fases donde cada entrega debe demostrar su validez con evidencia estructurada antes de que pueda empezar la siguiente fase; los revisores son solo lectura, los merges de código solo ocurren tras una revisión, y un registro de eventos de solo anexado ofrece reproducción completa y auditoría en un tablero kanban en vivo. Su diseño se inspira en el kanban de Hermes Agent.

Barreras de seguridad aplicadas por el motor para enjambres de agentes de DeepSeek Harness: las puertas de calidad rechazan trabajos a medias y los checkpoints a prueba de fallos reanudan en el mismo punto; mantiene a los equipos de IA sin romperse, no solo funcionando.

Swarm estilo Kimi-Code: dispatch de subagentes en paralelo por lotes con planificación adaptable, un comando /swarm y filas de progreso en vivo en el chat.

Observabilidad de Conversation Flow para enjambres de DeepSeek Harness, con topología, inspección de mensajes enrutados, pausas HITL, seguimiento en vivo y navegación a sesiones hijas.

Canal de dispositivo entre el agente y tu propio teléfono: envía los archivos que acaba de producir y tú @-referencias lo que tu teléfono envió de vuelta. P2P cifrado de extremo a extremo a través de la CLI de SwarmDrop, sin cuenta ni IP pública; el estado del nodo, los dispositivos emparejados y el emparejamiento QR se encuentran en un panel lateral (sidebar).

Port de TaskPlane para DSH: ejecuta oleadas ordenadas por dependencias en carriles paralelos de git-worktree, con paquetes de tareas, revisión entre modelos y recuperación tras fallos.

Ejecuta un debate tesis-antítesis-sello cuyo veredicto se calcula a partir de códigos de salida reales de comandos y recuentos de casos, nunca de la prosa del agente.

Un enjambre matricial de subagentes que enruta tareas heterogéneas al modelo más adecuado desde una pasarela tipo OpenRouter más cfgpu.com/llm/square, despacha cada una mediante subagentes en proceso o llamadas directas a LLM, y rastrea el consumo de tokens por modelo con una clasificación impulsada por feedback.

Danus-native DSH plugin suite: verifier-gated mathematical proof-search orchestration (fact graph, role-gated tools, cold-start verifier, worker swarm, orchestration tools, heartbeats).