플러그인

LoopX는 장기 지평 에이전트를 위한 프로바이더 중립적이고 로컬 우선인 상태 커널 겸 컨트롤 플레인입니다. Goal, Todo, 게이트, 증거, 쿼터, 복구, 핸드오프 상태를 DeepSeek Harness 위에 유지하며, 플러그인은 CLI와 스킬을 부트스트랩하고, 제한된 동일 세션 연속을 허용하며, 정확히 바인딩된 루프를 위한 루프백 GoalBar를 추가합니다.

AgentTeams 멀티 에이전트 팀 기능입니다.

DeepSeek Harness를 Avernet의 Bot Collaboration Network에 WebSocket V2로 연결하며, 자동 온보딩, 격리된 에이전트 세션, tool-call 이벤트, 다중 봇 라우팅 도구를 제공한다.

Avernet Bot Collaboration Network용 DeepSeek Harness 채널 번들입니다.

DeepSeek Harness에 진정한 오피스 환경을 제공합니다. Univer Office 플러그인은 스프레드시트, 문서, 슬라이드, 캔버스, 관계형 테이블 등을 하나의 런타임으로 통합하며, 연결된 데이터, 검증, 버전 관리 변경, 멀티 에이전트 협업을 위한 격리된 워크트리를 제공합니다.

Mnemon 기반의 DeepSeek Harness(DSH)용 크로스 에이전트, 로컬 우선 영구 기억 플러그인. Mnemon 지원 에이전트 간에 장기 기억을 공유하며 런타임 메모리, 검색 가능한 프로젝트 문서, 시맨틱 리콜, 지식 그래프, 사이드바 UI를 추가합니다.

니모닉 레이어입니다.

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.

설정에서 구성하고 Composer에서 선택하는 영구적인 다중 모델 분대이며, 구성원별 모델 및 도구 정책을 지원합니다. 기본적으로 리드 Agent는 간단한 작업을 직접 완료하고, 저장된 분대가 필요할 때만 위임합니다. 위임된 작업은 선택적 검토와 복구를 포함하는 경계가 정해진 DAG로 실행됩니다. Run Center는 공식 Harness 사용 이벤트에서 재시도와 구성원별 토큰을 추적합니다.

DeepSeek Harness용 3계층 메모리 제어 평면: 영구 런타임 컨텍스트, 검색 가능한 프로젝트 문서, 플러그 가능한 장기 메모리, 스마트 라우팅, 감독된 에이전트 워크플로, WebUI 및 헤드리스 도구.

UltraCode 스타일 멀티 에이전트 오케스트레이션: 생성 가능하고, 저장 가능하고, 통제 가능하고, 관측 가능하고, 재개 가능한 워크플로 계층.

UltraCode 스타일의 멀티 에이전트 오케스트레이션으로, 생성·저장·거버넌스·관찰·재개가 가능한 워크플로 레이어를 제공합니다.

DSH용 동적 워크플로입니다(자리 표시자).

DeepSeek Harness 서브에이전트 제공자로서의 baro입니다. 여러 스토리로 이루어진 목표를 위임하면 병렬 실행, 독립적 검토, 검증된 결과를 돌려받을 수 있으며 사이드바에서 실시간 실행 패널을 제공합니다.

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

DSH 알림 및 원격 제어 플레인: 28개 아웃바운드 채널을 아우르는 단일 `notify()` API, 6개 인바운드 제어 채널, 휴대폰 승인/질문/작업 제어, Native DSH Notify & Control UI, 라이브 아웃바운드 핫 적용, 멀티 에이전트 라우팅, 런타임 의존성 제로.

DeepSeek Harness에서 장기 협업을 위한 지속형 에이전트 팀: 지속 가능한 에이전트 정체성, 프로젝트별 Workspaces, 책임을 지는 Channels, 그리고 세션 에이전트를 연결하는 Task Threads.

어시스턴트별 모델·스킬·MCP 서버, 독립 컨텍스트, 공유 워크스페이스, 작업 조정, 대화 관리를 지원하는 DeepSeek Harness용 멀티 에이전트 팀 협업 도구입니다.

DeepSeek Harness용 Root-Orchestrator 아키텍처 기반 PTES 펜테스트 플러그인.

수학 모델링 대회를 위한 다중 에이전트 워크플로우: "UltraMath" 프리셋이 문제 읽기부터 프레임워크, 도출, 코딩, 검증, 논문 작성, 리뷰까지 진행하며, 4개의 단일 단계 역할 프리셋(수학자, 엔지니어, 작가, 리뷰어)과 33개의 모델 라이브러리 스킬 문서를 제공합니다.

DeepSeek Harness용 멀티 모델 평의회: 각 모델이 독립적으로 답변하고 익명 상호 리뷰를 거쳐 검증 가능한 최종 결정을 내립니다.

DSH용 다중 에이전트 수학 연구 프리셋 4종을 설치합니다. v2(다중 검증자 토론을 결합한 확률 기반 파이프라인), v3(플래너 에이전트와 재사용 가능한 방법 라이브러리를 갖춘 논문 형식 Markdown 지식 베이스), v4(서로 메시지를 보내고 회의하는 영구적 자기조직화 레지던트), v5(academician이 작업을 분해·할당하고 연구자들이 투표하며, 임시 작업자, 그룹 채팅, compare-and-set 태스크 보드를 갖춘 연구소)입니다. 네 가지 모두 체크포인트 재개, 사람의 개입, 선택적 Lean 형식 검증 스위치(off/encourage/require)를 지원하며, 증명이 통과하면 투표가 Lean 문장의 충실성 검사로 바뀝니다.

DeepSeek Harness용 멀티 에이전트 소설 집필 프리셋을 설치합니다: 하나의 지휘 에이전트가 세계관 구축, 플롯, 캐릭터 관리, 문장 작성, QA 검토라는 5개의 전문 서브에이전트에 작업을 배분합니다.

All in Luna 기반으로 동작하는, All in Flash용 DeepSeek Harness Cordis 도구입니다.