插件

AgentTeams 多智能体团队。

AI 公司框架：一句话开一家多 Agent 公司——15 个扁平 Skills（老板/流水线/岗位模板/11 个岗位/通用客户记忆）、7 个工作流模板、AgentTeams 运行时与活动面板、带会话隔离的员工侧边栏、飞书机器人桥（老板/任意员工机器人、群聊路由、自主推送、重大决策人工闸门、外部联系人指引）、客户档案 SQLite 数据库与三层记忆（跨群归并）、/company 公司模式开关；不含 RAG。

DeepSeek Harness 的 AgentTeams 多智能体团队协作插件，NanmiCoder/dsh-agent-teams 的独立设计分支；不要与上游同装：两者注册同一个 `agent-teams` 行。提供队长与成员、带依赖的任务与消息传递，全部由自然语言驱动，Web 界面提供树状实时监视。

把机械性文本工作（翻译、摘要、抽取、分类、改写）按文件路径交给 Ollama 原生或 OpenAI 兼容端点，正文不进入主模型上下文。注册 local_transform、local_batch、local_health；按项目工作区设置本地 AI 介入程度（无/轻度/默认/更高/最高），高等级下新增 local_worker 子 agent 与「只规划」模式；可选的 SlaveAgentTeams 开关会探测已挂载的模型路由、并行运行子 agent 并在节点失败时切换，同时把端点链注册为 llm-pi-ai 路由。配置在 Web GUI 内完成；需要可达的模型端点。

DSH Pixel Team：DeepSeek Harness 的像素洞府多智能体团队协作与交付流水线（AgentTeams 衍生，MIT）。

保存架构和可校验计划，批准后通过原生 AgentTeams 并行开发与独立审查，并汇总进度、验证结果和交付阻塞。

面向 DeepSeek Harness 的确定性目标门控插件：契约先行的 AC 文法（每条检查都是可失败的具名命令），门控自己重跑每条检查、零模型参与；verdict 绑定文件树摘要，文件改动即作废已过审结论；通过 tools/pre-execute 硬拦 update_goal 的完成声明，配合假完成计数，两次被抓住即 BLOCKED；任务级完成声明按作用域分级（strict/goal-only），多任务 Agent Teams 循环不会死锁。

模型可调用的 compact_agents 工具：强制压缩进程内所有活会话的上下文（主会话、普通子代理、AgentTeams 成员一视同仁），忙的目标自动排队、本轮结束立即补压，逐目标回报被遮蔽的节点数与估算 token 数；浏览器侧在设置里自成一页，提供触发阈值、保留比例、受控阶段输出预算、自动续写次数与「回合结束预压」比例的编辑表单（一轮结束时上下文已接近触发线就先压一次，避免下一轮回答开头空等）。

AgentTeams 的团队预置：内置 audit6 / impl5 / lite2 三套编制与 seed 任务 DAG（每个角色带回报合同），并注入一段 captain 开团纪律——新会话一次批准就开出结构正确的团队，不用再贴提示词。需要先把引擎 @nanmicoder/dsh-agent-teams 装进同一个 profile；团队补丁按 id 指向该引擎，并会整段替换其 agent-teams 配置。

DSH AgentTeams 补充版：自然语言组队、成员/任务 DAG、信箱及侧栏监测；新增自定美术目录、9 厂商×9 岗位头像与徽标。