Plugin

Pannello di anatomia per gli organi di Agent-Body: fornisce una dashboard dei parametri vitali in tempo reale su /anatomy all'interno dell'harness stesso — organi, battito, registro di guarigione, contatori di auto-addestramento e il flusso di impulso reale — letti direttamente dai file di runtime anziché ridigitati. Solo host, senza bundle client e senza fase di build.

Motore di contesto Zero-residence: i payload di grandi dimensioni degli strumenti vengono espulsi dal contesto attivo verso un archivio interrogabile e rimangono solo puntatori deterministici, così i token di prompt per turno smettono di crescere con la trascrizione. Qualsiasi contenuto mascherato viene ricostruito alla lettera dal log della sessione su richiesta, tramite id di chiamata dello strumento o seq della sessione.

Kernel di organi di Agent-Body: plugin organizzati come un unico corpo. Ogni comando diventa un impulso nervoso che innerva deterministicamente l'organo competente e nomina la capacità; i riflessi scattano senza chiamata al modello; un battito a intervallo variabile pompa direttive dell'operatore, propriocezione e avvisi di omeostasi ovunque; i guasti seguono un'attribuzione deterministica (strumento, argomenti, permesso, timeout, rete), una prescrizione e un ciclo di ricontrollo, e gli errori di argomento non vengono mai ritentati. Un organo mancante è compensato da quello con maggiore sovrapposizione di capacità, e gli schemi degli strumenti sono filtrati dall'intento corrente (riduzione misurata dell'84,7%, riproducibile nel repository). Pacchetto kernel del repository agent-body.

L'organo di memoria di Agent-Body: dopo 2 minuti di silenzio entra in sonno leggero e dopo 5 in sonno profondo, dove regole deterministiche distillano l'esperienza reale in carte di memoria (trappole, playbook, hotspot, problemi irrisolti, fatti). I comandi in arrivo richiamano le carte correlate per parola chiave e le iniettano nel contesto; le carte inutilizzate a lungo decadono con un tempo di dimezzamento e vengono archiviate invece che eliminate. Inoltre elimina il rumore degli avvisi di omeostasi di tutto il corpo: le ripetizioni entro una finestra vengono contate invece di essere ristampate, e un avviso che ricorre senza mai guarire converge in uno scostamento di stato stazionario noto e tace. Consolidamento e richiamo non fanno chiamate al modello.

Livello di coordinamento dei plugin: i plugin dichiarano le proprie capacità, i comandi vengono instradati al plugin proprietario senza una chiamata al modello, gli schemi dei tool si caricano su richiesta per ridurre i token del prompt, la cronologia delle esecuzioni si consolida in memoria a lungo termine nei momenti di inattività e i guasti vengono classificati prima di qualsiasi retry.

DSH Relay trasforma Telegram in un canale remoto di conversazione e notifiche per DeepSeek Harness.

Plugin proattivo di scheduling multi-modello: intake segnali multi-fonte con dedup e ranking di urgenza, motore decisionale a quattro vie execute/defer/dismiss/ask-user, generazione piano DAG con esecuzione parallela di modelli, riflessione qualità con retry automatico e switch di modello, memoria a lungo termine per pattern di task e lezioni, ed evoluzione della strategia tramite algoritmi genetici con valutazione sandboxed e rollout canary.

Un plugin meta-agente nativo del modello per DeepSeek Harness: il modello sintetizza a runtime flussi di lavoro specifici per il task a partire da cinque pattern di workflow agentici (concatenazione di prompt, worker paralleli, router, supervisore, ciclo di valutazione) e coordina strumenti e subagent