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Essaims d'IA basés sur les rôles pour DeepSeek Harness : un architecte planifie, des constructeurs parallèles exécutent, des relecteurs filtrent la qualité, et un intégrateur livre. Épinglage de modèles par rôle avec chaînes de secours, boucles de revue, contrats de preuves, revues à validation humaine, pause/reprise tenant compte du quota, et un kanban en direct + diagramme de flux dans l'interface web. 40 tests ; installation depuis GitHub ou npm.

Un essaim gouverné de six agents DSH spécialisés — orchestrateur, planificateur, passerelle vers la base de connaissances, développeur et deux relecteurs — transforme une exigence en pipeline strict par phases où chaque livraison doit faire ses preuves avec des éléments de preuve structurés avant que la phase suivante ne puisse commencer ; les relecteurs sont en lecture seule, les fusions de code n’ont lieu qu’après une relecture, et un journal d’événements en ajout seul permet une relecture complète et un audit sur un tableau kanban en direct. Sa conception s’inspire du kanban de Hermes Agent.

Exécute le travail comme un équipage d'agents par rôle : un chef de produit rédige le PRD ou la DoD, attend votre confirmation, puis démarre architecte, ingénieur, QA et réviseurs dont les boîtes à outils sont verrouillées par rôle, et partage le travail via des fichiers sur disque.

Basculement haute disponibilité des modèles (mise en quarantaine, disjoncteur, récupération par sonde) et orchestration de sous-agents (fanout/pipeline/supervisor) avec une interface de paramètres bilingue.

Messagerie d'agent inter-sessions pour DeepSeek Harness avec découverte de sessions, livraison hors ligne, accusés de réception et navigation vers la session de l'expéditeur.

Préréglage + pack de skills RigorQuant : recherche multi-agents sans surveillance et cloisonnée pour les mathématiques empiriques et computationnelles (économie, finance, portefeuille), avec une batterie de vérifications en quatre parties avant implémentation et une voie d'escalade jacobienne/Lean.

Math Agent Framework pour DeepSeek Harness : moteur de dérivation symbolique (CES / formes quadratiques / ODE / PDE), vérification SymPy, preuves formelles vérifiées par le compilateur Lean 4 et vérification adverse multi-agents de style QED, exposés comme outils DSH natifs via un shell TS faisant pont vers un moteur Python. Nécessite le clonage du dépôt math-agent-framework et `pip install -r requirements.txt`, avec MATH_AGENT_HOME pointant vers la racine du dépôt. Chaque résultat comporte une traçabilité (versions des moteurs, graine, tolérances) et est marqué comme données non fiables.

Registre nommé de sous-agents : gérez les entrées de rôle (modèle, persona, filtre d’outils, profondeur, mode arrière-plan) depuis une page de paramètres rechargée à chaud ; le modèle en choisit un avec list_subagents et l’envoie par id avec delegate — au premier plan, en arrière-plan ou reprenable.

Collaboration multi-agents durable pour DeepSeek Harness avec canaux, fils de discussion, tâches et sessions d'agent reprenables.

Salons d'équipe multi-agents persistants et inter-sessions pour DeepSeek Harness — membres, bus de messages, tableau de tâches partagé et chronologie partagée qui survivent aux redémarrages.

Compagnon de niveau bureau : notifications natives du navigateur pour les questions de l'utilisateur et les interactions d'approbation, outil modèle de capture d'écran, vue en grille tuilée multi-agents et coque de bureau Tauri légère.

Analyse multi-agents d'actions A-share derrière /trading-agent, portée depuis TradingAgents-AShare, exécutant 14 rôles (analystes, débat haussier/baissier, revue de risque, trader) via la route LLM de harness.

Affiche l'activité en direct de sessions multi-agents sous forme de bureau en pixel art dans un panneau latéral Web UI : chaque session est un travailleur bœuf/cheval tapant à son bureau lorsqu'il est occupé ou errant lorsqu'il est inactif, avec des moniteurs de travail cliquables et des cartes d'approbation intégrées.

Swarm de style Kimi-Code : dispatch de sous-agents en parallèle par lots avec planification adaptative, une commande /swarm et des lignes de progression en direct dans le chat.

Coordonne des Sessions DSH indépendantes et des membres adossés à des fournisseurs sans fusionner leurs historiques, via des Rooms natives persistantes avec mentions `@` liées à l'identité, remise directe, diffusions et contrôles réservés au leader.

Messagerie agent à agent inter-sessions pour DeepSeek Harness — adressez une autre session par son nom et livrez un message dans sa boîte de réception.

Route chaque tâche vers un modèle et sa révision vers un autre, avec preuves de qualification, bascule et un journal durable.

Sessions persistantes de pairs Endeavour et Challenger pour DeepSeek Harness qui planifient, exécutent des tâches séquentielles et vérifient les résultats rapportés.

Modes personnalisés / gestionnaire d'assistants : chaque mode a son prompt système dans les réglages — un prompt personnalisé dans un fichier simple que la boucle de l'agent relit avant chaque étape, si bien qu'une modification s'applique à la session en cours dès l'étape suivante — et démarrez-le depuis la composition officielle standard / PTC / minimal / Cordis, en activant une à une ses lignes de plugins (composition propre par mode) et en le renommant à souhait. Plusieurs assistants coexistent avec leurs prompts : une machine peut garder côte à côte un assistant de codage, un compagnon de chat et un persona de jeu de rôle (RP) — une configuration multi-agents choisie par session. Les lignes intactes restent identiques octet pour octet aux livrées, conditions de plateforme incluses.

femo (Flow Emerges Mag Opus) — orchestrez un monde multi-agents comme on écrit un scénario. Version plugin dsh : moteur, pont et éditeur visuel réunis dans un seul dossier, autonome, il suffit de déplacer le dossier pour l'utiliser.

Plan de contrôle et d'orchestration multi-machines et multi-agents pour DSH : découvre les Agents et les espaces de travail entre appareils, route les tâches par machine, dépôt, capacité et charge vers des runtimes Agent locaux ou distants, diffuse progression et résultats, transfère les approbations et récupère les tâches durables après déconnexion.

Observabilité du Conversation Flow pour les essaims DeepSeek Harness, avec topologie, inspection des messages routés, pauses HITL, suivi en direct et navigation vers les sessions enfants.

Exécute des pipelines AItelier depuis DSH via MCP : 39 outils (22 lecture, 17 écriture) pour générer, exécuter, inspecter, éditer, exporter et importer des pipelines SkillFlow multi-étapes. Les étapes s'exécutent dans AItelier plutôt que dans la session DSH et sont interrogées par run_id, marquent une pause aux points de contrôle imposés par le moteur et répondus avec answer_checkpoint, et laissent des traces par étape et des sorties d'étape à lire ensuite ; add_provider / map_model / edit_role dirigent un rôle individuel vers un endpoint local ou moins cher. Regroupe une compétence aitelier-pipelines.

Orchestration multi-agents pour DeepSeek Harness — agents spécialisés, orchestration de tâches, skills de workflow.