Плагины

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.

Плагин долговременной памяти и самоэволюции для DSH: захват L0 → извлечение памяти L1 → группировка сцен L2 → персона пользователя L3, автоматическая инъекция воспоминаний, синтез навыков, полностью локальная работа (SQLite FTS5 + jieba, опциональный векторный поиск).

Ночное самоулучшение вашего агента DeepSeek Harness: офлайн-сбор прошлых сессий, повторное выполнение регулярных задач за счёт вашего API-бюджета и консолидация проверенных навыков за отложенным контрольным барьером. Добавляет в dsh движок SkillOpt-Sleep от microsoft/SkillOpt как нативные инструменты и встроенный навык — без обучения весов. Требуются Python 3.10+ и движок SkillOpt-Sleep (pip install skillopt).

AlphaRSI — three-role self-improvement loop that evolves the training recipe of alpha sequence models. Operator runs walk-forward, Evaluator grades with OOS RankIC, Refiner proposes hyperparameters via TPE Bayesian search; only strictly-better recipes are kept. Offline one-command run, data bundle shipped with sha1 reconciliation, GPU auto-detect. Ships one skill.

Records scoped workflow rules and correction reminders with bounded evidence, local settings, and optional Brain Hub integration.

DeepSeek Harness (dsh) plugin: /refine command + settings panel for the dsh-continual-harness self-refinement engine — entry browsing, refinement history timeline, one-click rollback, auto-gate audit; engine optional at runtime.