Плагины

Постоянная память для AI-агентов под управлением LLM — графовое воспроизведение, знания между сессиями, единый бинарник. Работает с DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw и любой другой средой выполнения агентов.

Исследование архитектуры AGI с белым ящиком: метакогниция (петля самопознания), непрерывное обучение (маховик знаний), модель мира (пространство условий, пространственно-временной граф памяти), самосовершенствование (дисциплина начальной загрузки), конвейер белого ящика без LLM и проверяемые ограничители доверия.

Развивайте навыки, агентов, промпты, код и плагины прямо внутри DeepSeek Harness вместе с AgentDescent.

Вебхуки в IM-мессенджеры и локальные уведомления при завершении хода, ошибках или запросах подтверждения (Feishu/WeCom/DingTalk/Slack/Discord/кастомные).

Общая доска задач для мультиагентов (создание/принятие/перевод статуса/запрос) через сервисный ключ Cordis.

Встроенный магазин плагинов для DSH Web UI: просмотр, поиск, установка в один клик, значки совместимости.

Экспортируйте журнал сессии (append-only) в удобочитаемый Markdown или HTML, сгруппированный по источнику траектории.

Магазин плагинов для DSH Web UI: просмотр каталога, поиск, установка в один клик, значки совместимости и список установленных плагинов.

Панель анатомии для органов Agent-Body: предоставляет живую панель показателей жизнедеятельности по адресу /anatomy внутри самого харнесса — органы, сердцебиение, журнал исцеления, счётчики самообучения и реальный поток пульса — считываемые напрямую из файлов среды выполнения, а не вводимые заново. Только хост, без клиентского бандла и без этапа сборки.

Движок контекста Zero-residence: большие полезные нагрузки инструментов вытесняются из активного контекста в доступное для запросов хранилище, и остаются только детерминированные указатели, поэтому число токенов запроса на каждый ход перестаёт расти вместе с транскриптом. Любое замаскированное содержимое восстанавливается дословно из журнала сессии по запросу — по идентификатору вызова инструмента или seq сессии.

Ядро органов Agent-Body: плагины как единое тело. Каждая команда становится нервным импульсом, который детерминированно активирует нужный орган и называет используемую способность; пульс с переменным интервалом (быстрее при тревоге, медленнее в покое) разносит директивы оператора, проприоцепцию и предупреждения гомеостаза по системе; рефлексы срабатывают без вызова модели; сбои идут через детерминированную атрибуцию (инструмент/аргументы/права/тайм-аут/сеть), предписание и цикл перепроверки, а ошибки аргументов никогда не повторяются сами. Отсутствующий орган компенсирует орган с наибольшим пересечением способностей, а схемы инструментов фильтруются по текущему намерению (измеренное сокращение 84,7 %, воспроизводимо в репозитории). Это ядерный пакет плагинов в репозитории agent-body.

Орган памяти Agent-Body: после 2 минут тишины он переходит в лёгкий сон, а через 5 минут — в глубокий, где детерминированные правила перегоняют реальный опыт в карточки памяти (подводные камни, плейбуки, горячие точки, нерешённые проблемы, факты). Входящие команды находят связанные карточки по ключевым словам и внедряют их в контекст; давно неиспользуемые карточки затухают по периоду полураспада и архивируются, а не удаляются. Также он убирает шум общесистемных предупреждений гомеостаза: повторы внутри окна считаются вместо повторной печати, а предупреждение, которое повторяется и не устраняется, сходится к известному смещению устойчивого состояния и замолкает. Консолидация и вспоминание не делают вызовов модели.

Слой координации плагинов: плагины объявляют свои возможности, команды маршрутизируются к плагину-владельцу без вызова модели, схемы инструментов загружаются по требованию, экономя токены промпта, история запусков консолидируется в долговременную память в простое, а сбои классифицируются до любого повтора.

AI Company Framework: одно предложение превращается в мультиагентную компанию — 15 плоских Skills (boss/pipeline/role-template/11 ролей/generic customer-memory), 7 шаблонов workflow, среда выполнения AgentTeams + панель активности, боковая панель сотрудников с изоляцией по сессиям, мост бота Feishu (бот-boss и боты по сотрудникам, маршрутизация групп, автономные пуши, шлюз решений человека, гайд по внешним контактам), SQLite-память по клиенту с трёхуровневой памятью (межгрупповое слияние), переключатель режима /company; без RAG.

Math Agent Framework для DeepSeek Harness: движок символьного вывода (CES / квадратичные формы / ODE / PDE), проверка SymPy, формальные доказательства, верифицированные компилятором Lean 4, и многоагентная состязательная верификация в стиле QED, предоставляемые как нативные DSH-инструменты через TS-оболочку, связывающую движок Python. Требуется клонировать репозиторий math-agent-framework и выполнить `pip install -r requirements.txt`, при этом MATH_AGENT_HOME должен указывать на корень репозитория. Каждый результат содержит информацию о происхождении (версии движка, seed, допуски) и помечается как недоверенные данные.

Привязывает каждый запрос к нативному уровню максимальных усилий и добавляет панель глубины рассуждений по модели/режиму со слайдером способностей 0–20, изолированные профили Velocity/Apex и офлайн-наборы инструментов рассуждения. Распространяется обфусцированной сборкой; коммерческое использование разрешено, реверс-инжиниринг запрещён.

Демонстрационный плагин для пресета со встроенным wasm-редактором/движком предпросмотра MuseScore для композиции агентом.

Добавляет в DeepSeek Harness память-таймлайн: журнал фактов фиксированной ширины только с добавлением + пирамиду сводок, которую ведёт сам agent; при фиксированном бюджете чтения стоимость recall не растёт с объёмом памяти.

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