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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.

Garde-fous appliqués par le moteur pour les essaims d'agents DeepSeek Harness : les portes de qualité rejettent le travail à moitié fait, des points de contrôle résistants aux plantages reprennent sur place — les équipes IA ne se contentent pas de tourner, elles ne cassent pas.

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.

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.

Canal d'appareil entre l'agent et votre propre téléphone : il envoie les fichiers qu'il vient de produire et vous faites une @-référence à ce que votre téléphone a renvoyé. P2P chiffré de bout en bout via la CLI SwarmDrop, sans compte ni IP publique ; l'état des nœuds, les appareils appariés et l'appariage QR se trouvent dans un panneau latéral (sidebar).

Portage de TaskPlane pour DSH : exécute des vagues ordonnées par dépendances dans des voies git-worktree parallèles, avec paquets de tâches, revue entre modèles et récupération après incident.

Mène un débat thèse-antithèse-sceau dont le verdict est calculé à partir des codes de sortie réels des commandes et du nombre de cas, jamais à partir de la prose de l'agent.

Un essaim matriciel de sous-agents qui route des tâches hétérogènes vers le modèle le plus adapté depuis une passerelle de type OpenRouter et cfgpu.com/llm/square, exécute chaque tâche via des sous-agents en processus ou des appels LLM directs, et suit la consommation de tokens par modèle avec un classement piloté par le 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).