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Despache trabalho para agentes DSH a partir do Claude Code ou Codex: progresso nativo de subagentes, sessões de worker no host com predefinições por nível e uma ponte multimodal para visão e geração de imagens.

Gerenciador de sessões do DSH: exclusão com lixeira/restauração/purga, restauração de sessões arquivadas, estatísticas de atividade recente, continuar/pausar, abrir pasta de logs, marcadores de não lido, bifurcar para um novo chat, agrupamento e ordenação por espaço de trabalho, limite de compactação de contexto.

Instala quatro presets de pesquisa matemática multiagente para o DSH: v2 (pipeline guiado por probabilidade com debate entre vários verificadores), v3 (base de conhecimento Markdown em estilo de artigo com um agente planejador e uma biblioteca de métodos reutilizável), v4 (residentes persistentes auto-organizados que trocam mensagens e se reúnem) e v5 (um instituto de pesquisa com um acadêmico que decompõe e atribui o trabalho, pesquisadores votantes, trabalhadores temporários, chat em grupo e um quadro de tarefas compare-and-set); os quatro suportam retomada por checkpoint, intervenção humana e um interruptor opcional de verificação formal em Lean (off/encourage/require), cuja prova aprovada transforma o voto em uma checagem de fidelidade das afirmações Lean.

Preset de agente Multitask em que a conversa principal apenas planeja, orienta subagentes e resume resultados; leitura de arquivos, comandos, busca e builds ocorrem nos contextos dos subagentes. Quatro tipos de workers, aprovação para operações perigosas e nenhuma mudança no código-fonte do DSH.

Barra lateral de vários workers CLI para DeepSeek Harness 0.2.0-rc.2 no macOS e Windows, com distribuição de tarefas, conversas ao vivo, controles para parar e acompanhar, e predefinições de funções personalizadas.

Shell de UI móvel para a Web GUI do DSH: transforma o layout de três colunas do desktop em um layout de telefone touch-friendly (gavetas sobrepostas, FAB arrastável, diálogos em tela cheia, histórico com rolagem infinita) sob um viewport de 1024px, sem impacto no desktop. - PWA móvel completa para DSH, construída sobre dsh-mobile-gate: gateway de acesso remoto seguro mais instalação na tela inicial (manifest + service worker), capacidade offline, gestos touch (puxar para atualizar, deslizar da borda para voltar, zoom de fonte com pinça), notificações push de agente concluído e layout touch-first — desktop não afetado.

Reino de governança de agentes para o DeepSeek Harness: territórios, vinculações de função (bind/unbind/session com identidade de modelo/agente), e um ciclo de tarefas planejar→atribuir→executar→revisar em que as declarações do Worker nunca se autocompletam (Claim ≠ Fact), com um console de operações GUI local.

Reuniões visuais de mesa-redonda para DeepSeek Harness — nós especialistas em um anel com arestas direcionadas, uma porta de agregação, pensamento proxy para modelos trabalhadores caixa-preta e revisão adversarial (red-team) de planos consolidados com endosso/rejeição por ponto de vista.

Pool de quick-tunnels da Cloudflare autorrecuperável para a UI web do dsh: widget flutuante com acesso por QR ao telefone, rotação geracional, chase service worker e transferência de credenciais sem prompt.

Plugin de UI generativa para DeepSeek Harness: o modelo escreve uma interface em vez de descrevê-la. Uma DSL declarativa é compilada e executada em um Worker sandbox sem DOM; depois, o host a desenha com DOM nativo. Também oferece uma alternativa sandboxed-frame…

Quadro Kanban para sessões do DeepSeek Harness: o agente principal distribui tarefas a subagentes worker/verifier de execução única, com agendamento de dependências, bloqueios exclusivos por arquivo, pausa/congelamento para arbitragem, progresso de marcos e estatísticas de tokens por tarefa.

Insere a cada turno um prefácio de seleção de skills escolhido pelo modelo JEV local do workspace jev-decision-kit, para que o agente carregue apenas essas skills em vez de procurá-las. Requer um workspace jev-decision-kit configurado separadamente (Python .venv, host/preface_worker.py, models/jev/head.json); sem ele, nada é inserido.

Renderiza a atividade ao vivo de sessões multiagente como um escritório em pixel art em um painel lateral da interface Web — cada sessão é um trabalhador boi/cavalo digitando na sua mesa quando ocupado ou vagando quando ocioso, com monitores de trabalho acessíveis por clique e cartões de aprovação no local.

【Modo de orquestração】Fornece ao DeepSeek Harness um modo de orquestração multiagente: o agente principal decompõe e distribui tarefas, os workers se comunicam em malha completa entre si, com suporte para definir modelo e nível de esforço de raciocínio por worker.

Transforma outro computador em um colega Agent remoto. O worker executa seu próprio DSH e o ciclo completo do Agent localmente; tarefas continuam se a conexão cair e as credenciais do modelo não saem dessa máquina. O hub despacha por 8 ferramentas remote_*, recebe apenas um resumo de transferência e um manifest de artefatos, e busca os resultados finais sob demanda; artefatos intermediários ficam no worker. Entrada por código de pareamento, transporte direto ou relay para NAT e painel Web nos dois lados.

Exploração de código com prioridade de cache: `rdd_explore` consulta o índice `.rdd/exploration` do projeto e, se não houver resultado, despacha um subagente worker somente leitura para explorar e registrar descobertas. `rdd_models` fornece o catálogo de modelos ao vivo para seleção no despacho.

Faixa de status somente leitura da árvore de objetivos acima do compositor: planejadores veem a árvore completa, workers veem o nó atribuído, e seus relatórios retornam à sessão do planejador.

Controle do computador no Windows para DeepSeek Harness, com capturas de tela, UI Automation, 18 ferramentas de desktop, ativação por Agent, transferência para entrada humana, solicitações de aprovação e workers nativos pré-compilados.

Painel inteligente do DeepSeek Harness: cartões de tarefas + despacho pontual de Worker/Verifier + agendamento por dependências + níveis de pipeline + modo Team (ambiguidades reportadas à janela principal para decisão)

Modo comandante para a interface web do dsh: um botão de um clique no cabeçalho da sessão injeta um resumo de protocolo na sessão e então analisa e executa automaticamente os blocos de tarefas da resposta do modelo — separando o loop do estrategista dos loops dos trabalhadores por um selo visível.

Renderiza imagens coladas ou enviadas diretamente no chat do DSH Web e dá visão a modelos apenas de texto: a ferramenta visual_review, invocável pelo modelo, chama primeiro qualquer API multimodal compatível com OpenAI e, se falhar, recorre a um worker local do Qwen3-VL.

Agent state machine plugin with a todo ledger, stall guard, phase trails and a process-isolated per-step Python worker with GUI automation lanes. Windows only; needs Python 3.10+ on PATH, and pyautogui, mss and pywinauto for the GUI lanes.

Hierarchical multi-agent team coordination with lead review gates, write-scope isolation, and floating workspace.

FHL Images generation and multi-reference editing for DeepSeek Harness, with three agent tools, a pool of up to ten API-key workers, and chat-based key configuration.