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AI Company Framework : transforme une phrase en une entreprise multi-agents — 15 Skills à plat (boss/pipeline/role-template/11 rôles/generic customer-memory), 7 templates de workflow, runtime AgentTeams + panneau d'activité, sidebar employés avec isolation par session, pont bot Feishu (bots boss et par employé, routage de groupe, push autonome, porte de décision humaine, guide contact externe), mémoire SQLite par client avec mémoire à trois couches (fusion inter-groupes), commutateur de mode /company ; pas de RAG.

Orchestrateur multi-modèles : le cerveau principal décompose les tâches complexes et répartit les sous-tâches vers des sous-agents GLM / Kimi / Qwen selon les forces de chaque modèle, avec l'usage de jetons par modèle.

Mode RLM pour dsh : sous-agents récursifs via une fonction unifiée rlm() — créez, attendez et chaînez des agents enfants comme appels Python de premier ordre. Ajoute un noyau IPython persistant avec bindings tools.* et contexte-comme-variable.

Constructeur visuel de flux de travail par glisser-déposer pour DSH — orchestrez les appels d’outils, sous-agents et branches conditionnelles sur un canevas React Flow.

Model-callable compact_agents tool that force-compacts context in every live session (main session, ordinary sub-agents and AgentTeams members alike), queues busy targets and compacts them when the turn ends, reports the shadowed node count and estimated tokens per target, and ships a browser form for the trigger ratio, retained ratio, controlled-phase output budget, auto-continue budget and an end-of-turn pre-compaction ratio that compacts near the trigger line once a turn ends, so a reply no longer opens with a wait for the summarizer.

Délégation planificateur/exécuteur avec rôles nommés : un planificateur fort pilote, des sous-agents exécuteurs jetables (routes et invites par rôle) implémentent. Rôle par défaut plus remplacement par délégation, un réglage global d’effort de raisonnement dans la puce du composeur, et une page de paramètres pour la gestion des rôles.

Jimu (积木): domain-based orchestration plugin for DeepSeek Harness — domain_plan confirmation, per-domain sub-agents with hand-off, and automatic LLM audit.

RLM mode for dsh: recursive sub-agents via a unified rlm() function — spawn, await, and chain child agents as first-class Python calls. Adds a persistent IPython kernel with tools.* bindings and context-as-variable.