Plugins

Panneau d'anatomie pour les organes d'Agent-Body : sert un tableau de bord de signes vitaux en direct à /anatomy au sein même du harness — organes, battement, registre de guérison, compteurs d'auto-entraînement et le flux de pouls réel — lu directement dans les fichiers d'exécution plutôt que ressaisi. Hôte uniquement, sans bundle client ni étape de build.

Moteur de contexte Zero-residence : les gros payloads d'outils sont évincés du contexte actif vers un stockage interrogeable et seuls des pointeurs déterministes subsistent, de sorte que les tokens de prompt par tour cessent de croître avec la transcription. Tout contenu masqué est reconstruit mot pour mot à la demande depuis le journal de session, par id d'appel d'outil ou seq de session.

Noyau d'organes d'Agent-Body : plugins organisés comme un seul corps. Chaque commande devient un influx nerveux qui innerve de façon déterministe l'organe compétent et nomme la capacité à utiliser ; un battement à intervalle variable diffuse directives de l'opérateur, proprioception et alertes d'homéostasie ; les réflexes se déclenchent sans appel de modèle ; les échecs suivent une attribution déterministe (outil, arguments, permission, délai, réseau), une prescription et une boucle de revérification, les erreurs d'arguments n'étant jamais réessayées. Un organe manquant est compensé par celui dont les capacités recouvrent le plus, et les schémas d'outils sont filtrés selon l'intention (réduction mesurée de 84,7 %, reproductible dans le dépôt). Paquet des plugins noyau d'agent-body.

L'organe de mémoire d'Agent-Body : après 2 minutes de silence il passe en sommeil léger et après 5 minutes en sommeil profond, où des règles déterministes distillent l'expérience réelle en cartes de mémoire (pièges, playbooks, points chauds, problèmes non résolus, faits). Les commandes entrantes rappellent les cartes liées par mot-clé et les injectent dans le contexte ; les cartes inutilisées décroissent selon une demi-vie et sont archivées plutôt que supprimées. Il débruite aussi les avertissements d'homéostasie du corps entier : les répétitions dans une fenêtre sont comptées au lieu d'être réimprimées, et un avertissement qui revient sans jamais guérir converge vers un décalage d'état stable connu et se tait. La consolidation et le rappel ne font aucun appel de modèle.

Couche de coordination de plugins : les plugins déclarent leurs capacités, les commandes sont routées vers le plugin propriétaire sans appel au modèle, les schémas d'outils se chargent à la demande pour réduire les tokens du prompt, l'historique d'exécution se consolide en mémoire long terme au repos, et les échecs sont classés avant toute nouvelle tentative.

DSH Relay transforme Telegram en canal de conversation et de notification à distance pour DeepSeek Harness.

Plugin de planification multi-modèle proactive : ingestion de signaux multi-sources avec déduplication et classement d'urgence, moteur de décision à quatre voies (exécuter/différer/rejeter/demander à l'utilisateur), génération de plan DAG avec exécution parallèle de modèles, réflexion qualité avec réessai automatique et changement de modèle, mémoire long terme pour les motifs de tâches et leçons, et évolution de stratégie via algorithmes génétiques avec évaluation en sandbox et déploiement canary.

Un plugin de méta-agent natif au modèle pour DeepSeek Harness : le modèle synthétise à l'exécution des workflows spécifiques à la tâche à partir de cinq patrons de workflow agentique (chaînage de prompts, workers parallèles, routeur, superviseur, boucle d'évaluation) et coordonne les outils et les sous-agents.