Плагины

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.

Мультимодельный оркестратор: главный мозг декомпозирует сложные задачи и распределяет подзадачи между субагентами GLM / Kimi / Qwen по сильным сторонам каждой модели, с учётом токенов по моделям.

Режим RLM для dsh: рекурсивные подагенты через единую функцию rlm() — порождение, ожидание и связывание дочерних агентов как полноценных Python-вызовов. Добавляет постоянное ядро IPython с привязками tools.* и контекст-как-переменная.

Визуальный конструктор рабочих процессов с перетаскиванием для DSH — оркестрация вызовов инструментов, субагентов и условных ветвей на холсте React Flow.

Model-callable compact_agents tool that force-compacts context in every live session (main session, ordinary sub-agents and AgentTeams members alike), queues busy targets and compacts them when the turn ends, reports the shadowed node count and estimated tokens per target, and ships a browser form for the trigger ratio, retained ratio, controlled-phase output budget, auto-continue budget and an end-of-turn pre-compaction ratio that compacts near the trigger line once a turn ends, so a reply no longer opens with a wait for the summarizer.

Делегирование планировщик/исполнитель с именованными ролями: сильный планировщик управляет, одноразовые субагенты-исполнители (маршруты и промпты для каждой роли) выполняют. Роль по умолчанию плюс переопределение для каждого делегирования, глобальный регулятор усилия рассуждения в чипе поля ввода и страница настроек для управления ролями.

Jimu (积木): domain-based orchestration plugin for DeepSeek Harness — domain_plan confirmation, per-domain sub-agents with hand-off, and automatic LLM audit.

RLM mode for dsh: recursive sub-agents via a unified rlm() function — spawn, await, and chain child agents as first-class Python calls. Adds a persistent IPython kernel with tools.* bindings and context-as-variable.