플러그인

AI 에이전트를 위한 LLM 감독형 영구 메모리로, 그래프 기반 회상, 세션 간 지식 공유, 단일 바이너리를 특징으로 합니다. DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw 등 모든 에이전트 런타임과 함께 작동합니다.

화이트박스 AGI 아키텍처 탐구: 메타인지(자기인식 루프), 지속적 학습(지식 플라이휠), 월드 모델(조건 공간, 시공간 메모리 그래프), 자기 개선(부트스트랩 규율), 제로 LLM 화이트박스 파이프라인, 감사 가능한 신뢰 가드레일.

AgentDescent를 이용해 DeepSeek Harness 내부에서 스킬, 에이전트, 프롬프트, 코드, 플러그인을 진화시킵니다.

턴 완료, 오류, 승인 시 IM 웹훅과 로컬 알림을 전송합니다(Feishu/WeCom/DingTalk/Slack/Discord/커스텀).

Cordis 서비스 키를 통해 동작하는 공유 멀티 에이전트 작업 보드(생성/할당/상태 전환/조회)입니다.

DSH Web UI용 인앱 플러그인 스토어: 탐색, 검색, 원클릭 설치, 호환성 배지를 제공합니다.

추가 전용(append-only) 세션 로그를 사람이 읽기 쉬운 Markdown 또는 HTML로 내보내며, 트래젝토리 소스별로 그룹화합니다.

DSH Web UI용 플러그인 스토어: 카탈로그 탐색/검색/원클릭 설치/호환성 배지/설치 목록을 제공합니다.

Agent-Body 장기를 위한 해부 패널: 하네스 자체 내부의 /anatomy에서 실시간 바이탈 대시보드를 제공합니다. 장기, 하트비트, 치유 원장, 자기 훈련 카운터, 실제 펄스 스트림을 다시 입력하지 않고 런타임 파일에서 직접 읽어옵니다. 호스트 전용이며 클라이언트 번들도 빌드 단계도 없습니다.

Zero-residence 컨텍스트 엔진: 대용량 도구 페이로드를 라이브 컨텍스트에서 축출하여 쿼리 가능한 저장소로 옮기고 결정론적 포인터만 남기므로, 턴당 프롬프트 토큰이 대화 기록과 함께 계속 늘어나지 않습니다. 마스킹된 내용은 도구 호출 ID 또는 세션 seq로 필요할 때 세션 로그에서 그대로 복원됩니다.

Agent-Body의 장기 커널: 플러그인을 하나의 몸으로 조직합니다. 각 명령은 신경 임펄스가 되어 처리해야 할 장기를 결정적으로 자극하고 사용할 역량을 지정합니다. 가변 간격의 심박(경보 시 빠르게, 유휴 시 느리게)이 운영자 지시, 고유수용감각, 항상성 경고를 시스템 전반에 전달합니다. 반사궁은 모델 호출 없이 발화합니다. 실패는 결정적 원인 판별(도구 누락/인수/권한/시간 초과/네트워크), 처방, 재확인 루프를 거치며 인수 오류는 자동 재시도되지 않습니다. 없는 장기는 역량 중복이 가장 큰 장기가 보상하고, 도구 스키마는 현재 의도로 제한됩니다(측정 84.7% 감소, 리포지토리 내 재현 가능). 이 항목은 agent-body 리포지토리의 커널 플러그인 패키지입니다.

Agent-Body의 기억 기관: 2분간 침묵하면 얕은 잠에, 5분 후에는 깊은 잠에 들어가며, 그곳에서 결정적 규칙이 실제 경험을 메모리 카드(함정, 플레이북, 핫스팟, 미해결 문제, 사실)로 증류합니다. 들어오는 명령은 키워드로 관련 카드를 불러와 컨텍스트에 주입하고, 오래 쓰이지 않은 카드는 반감기로 감쇠하며 삭제되지 않고 아카이브됩니다. 몸 전체의 항상성 경고 노이즈도 제거합니다: 창 안의 반복은 다시 출력하지 않고 횟수로 세며, 낫지 않고 계속 반복되는 경고는 알려진 정상 상태 오프셋으로 수렴해 조용해집니다. 통합과 기억 호출에는 모델 호출이 없습니다.

플러그인 조정 계층: 플러그인이 자신의 기능을 선언하고, 명령은 모델 호출 없이 해당 기능을 소유한 플러그인으로 라우팅되며, 도구 스키마는 필요할 때 로드되어 프롬프트 토큰을 줄입니다. 유휴 시간에는 실행 이력이 장기 기억으로 통합되고, 실패는 재시도 전에 분류됩니다.

AI Company Framework: 한 문장을 다중 에이전트 회사로 변환 — 15개의 플랫 스킬(boss/pipeline/role-template/11 roles/generic customer-memory), 7개의 워크플로우 템플릿, AgentTeams 런타임 + 활동 패널, 세션별 격리가 있는 직원 사이드바, Feishu 봇 브리지(boss 및 직원별 봇, 그룹 라우팅, 자율 푸시, 인간 의사결정 게이트, 외부 연락처 가이드), 고객별 SQLite 메모리, 3계층 메모리(크로스 그룹 병합), /company 모드 전환; RAG 없음.

DeepSeek Harness용 Math Agent Framework: 기호 도출 엔진(CES / 이차형식 / ODE / PDE), SymPy 검증, Lean 4 컴파일러 검증 형식 증명, QED 스타일 다중 에이전트 적대적 검증을 제공하며, Python 엔진을 연결하는 TS 셸을 통해 네이티브 DSH 도구로 노출됩니다. math-agent-framework 리포지토리를 클론하고 `pip install -r requirements.txt`를 실행해야 하며, MATH_AGENT_HOME이 리포지토리 루트를 가리켜야 합니다. 모든 결과에는 출처 정보(엔진 버전, 시드, 허용 오차)가 포함되며 신뢰할 수 없는 데이터로 표시됩니다.

모든 요청을 네이티브 최대 노력 계층에 고정하고, 0~20 능력 슬라이더가 있는 모델별/모드별 추론 깊이 패널, 격리된 Velocity/Apex 프로필, 오프라인 추론 도구 상자를 추가합니다. 난독화된 빌드로 배포되며 상업적 사용은 허용되고 리버스 엔지니어링은 금지됩니다.

에이전트 작곡을 위한 내장 musescore wasm 편집기/미리보기 엔진이 포함된 프리셋용 데모 플러그인

DeepSeek Harness에 타임라인 기억을 보강합니다: 고정 폭의 추가 전용 사실 로그 + agent가 스스로 유지하는 요약 피라미드로, 고정된 읽기 예산 아래에서 recall 비용이 기억량에 따라 증가하지 않습니다.

Microsoft Agent Framework (MAF) plugin for DeepSeek Harness: validate, run, and scaffold declarative agents and workflows (YAML).