插件

自托管 AI 基础设施的资产治理控制台。把 MCP 服务 / Skill / Agent / AI 应用 / 模型渠道 / SaaS 连接器 / NAS 存储登记进同一台账，带生命周期状态机、逐工具 RBAC 权限点、部门 x Agent x Skill 三维成本归因、依赖拓扑与只追加审计日志。完全自托管，MIT，无托管版无云端合约。

Agent-Body 器官的解剖面板：在 harness 内部的 /anatomy 提供实时体征看板——器官、心跳、自愈账本、自训练计数与真实脉冲流，数据直接读自运行时文件而非誊写。仅 host 端，无客户端 bundle、无构建步骤。

零驻留上下文引擎：把体积大的工具输出从活跃上下文驱逐到可查询存储，只留下确定性指针，于是每轮的提示词 token 不再随对话长度增长。被遮蔽的内容可随时从会话日志逐字重建，按工具调用 id 或会话 seq 定位。

Agent-Body 的器官内核：把插件组织成一具身体。命令先被转成神经冲动、确定性地支配到该处理它的器官并指明用哪个能力；心跳按内环境变速（告警加快、静默放慢）把指令、本体状态与告警打包泵向全身；反射弧零模型调用、命中即执行；失败走确定性归因（缺工具/参数/权限/超时/网络）加处方与复检闭环，参数错误不自动重试。器官缺失时按能力重叠自动代偿，工具 schema 按当前意图显影（仓库内实测省 84.7%）。本条目是 agent-body 仓库中的内核插件本体。

Agent-Body 的记忆器官：静默 2 分钟进浅睡、5 分钟进深睡，深睡里用确定性规则把真实经历压成记忆卡（坑/打法/薄弱环节/未解决/事实），新命令进来按关键词召回并注入上下文；久未使用的卡按半衰期衰减后归档而非删除。同时对全身的稳态告警做降噪：窗口内重复只计数不刷屏，反复出现且从未自愈的收敛成已知稳态偏移并静默。巩固与召回都不调用模型。

插件协同层：插件声明能力，命令无需模型调用即路由到对应插件，工具 schema 按需加载以省 token，空闲时把运行历史沉淀为长期记忆，失败先归因再重试。