@Jonah-Wu23

dsh-gungnir

Name: dsh-gungnir
Availability: InStock
Author: Jonah-Wu23

Lock the goal. Adapt the loop. Prove the hit.

Stars: 1
Language: JavaScript
Created: Sep 1, 2026
Updated: Sep 1, 2026

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Introduction

Gungnir (冈格尼尔)

Lock the goal. Adapt the loop. Prove the hit.

言出必行：DeepSeek Harness 的证据导引型控制面插件

30 秒了解 · 核心特性 · 架构设计 · 实验评测 · 快速上手 · 设计哲学 · 许可协议

30 秒了解

首个面向 DeepSeek Harness、根据运行时证据在单次任务执行过程中动态切换 Agent Loop Strategy 的自适应 Loop 插件。基于环境证据链裁决任务完成度，在保证正常执行流畅的同时，精准拦截虚假完成与逻辑缺陷。

Gungnir 为大语言模型智能体提供面向任务结果的控制面能力：

Lock the goal（目标锁定）：建立版本化目标契约，维护明确的预期交付物和检验标准。
Adapt the loop（回路适配）：作为 DSH 官方扩展，提供对智能体执行回路的平滑替换与策略调度。
Prove the hit（证据裁决）：将模型输出视为待检验的主张，通过测试退出码与文件状态等环境证据裁决成败。
静默守护与最小介入：正常执行路径下保持静默，只有在观测到确定性证据冲突时才注入面向任务的明确反馈。

核心特性

维度	原生智能体执行	Gungnir 控制面
完成判定	依赖模型自我宣称	依据环境证据与退出码客观裁决
假完成拦截	容易放行未完成的任务	运行时拦截虚假完成并要求修正
正常任务开销	基础开销	保持静默，Token 额外开销仅 +7.8%
控制面额外交互	无	正常路径零额外模型往返

架构设计

Gungnir 采用分层解耦的插件化架构，全面适配 DeepSeek Harness 生态：

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ Gungnir Goal Contract                       │  目标锁定：定义任务交付物与验证规则
├─────────────────────────────────────────────┤
│ Gungnir Adaptive Loop Runtime               │  回路适配：调度执行回路与策略
├─────────────────────────────────────────────┤
│ Gungnir Evidence / Verifier / Reconciler    │  证据裁决：收集环境事实，静默验证并按需介入
├─────────────────────────────────────────────┤
│ DSH Agent Contract / Session Log / Services │  基础平台：提供会话与工具交互能力
└─────────────────────────────────────────────┘

控制流程

环境监听：在智能体调用工具的过程中，被动收集命令退出码与生成文件状态。
契约校验：当智能体发出完成任务的声明时，系统基于已捕获的环境证据执行确定性验证。
精准反馈：若验证通过，系统保持静默放行；若存在未满足的检验条件，系统注入简明的客观事实反馈，引导模型完成修复。

实验评测

Gungnir 建立了标准化的评测基准，并在 54 组真实环境运行中完成了多模型对比实验。

实验设计与对照设置

评测设置了三个对比对照组：

原生执行 (E0)：使用 DSH 默认执行回路，无控制面接入。
被动监听 (E3)：仅收集工具事件，不执行探针升级。
Gungnir 控制面 (E2)：包含完整的事件收集与运行时探针验证。

评测用例涵盖三类典型场景：

虚假完成场景 (T3)：模型在未满足验证条件时提前声明完成。
复杂语义缺陷场景 (T1/T2)：涉及状态重入与消息投递等深层逻辑问题。
标准开发任务场景 (H1)：覆盖常规功能实现与测试编写。

场景拦截与修复评测

评测场景	具体用例	原生执行 (E0)	被动监听 (E3)	Gungnir 控制面 (E2)
虚假完成拦截	CLI 任务重试场景	0% (0/2)	50% (1/2)	100% (2/2)
语义缺陷修复	状态重入场景 (Ledgerd)	0% (0/2)	50% (1/2)	100% (2/2)
验证错配修复	消息中继场景 (RelayPump)	50% (1/2)	50% (1/2)	100% (2/2)
标准开发任务	常规开发基准 (H1)	100% (6/6)	100% (6/6)	100% (6/6)

多模型评测表现

模型类型	虚假完成拦截率	语义缺陷修复率	标准任务通行率
DeepSeek 系列	100%	100%	100%
GPT 系列	100%	100%	100%
GLM 系列	100%	100%	100%

控制面性能开销

评测指标	原生执行	Gungnir 控制面	控制面开销增量
中位 Token 消耗	24,151	26,025	+7.8%
中位模型交互轮次	12.0 轮	12.0 轮	0 轮
任务执行超时率	3.7%	0.0%	-3.7%

快速上手

兼容性：插件基于 dsh v0.1.2-alpha.1 开发，不兼容 dsh v0.1.1-rc2。

安装

在 DeepSeek Harness 工作区中执行安装命令：

pnpm add dsh-gungnir

配置插件

在 DeepSeek Harness 配置文件中注册 Gungnir 插件：

plugins:
  - name: dsh-gungnir
    config:
      passive: true
      escalation: true

启动 DSH 后，Gungnir 会自动在会话生命周期中监听执行事件，并在任务收尾阶段执行事实验证。

仓库结构

目录路径	主要功能
`packages/core/`	零依赖的领域纯函数库，包含目标契约与证据验证算法。
`packages/dsh-plugin/`	DSH 插件适配层，实现事件监听与最小必要反馈注入。
`packages/agent-loop/`	自适应回路运行时驱动，提供执行回路替换能力。
`tools/experiments/`	真实多模型实验基准套件与评估分析脚本。
`tools/destruction/`	破坏性集成测试与鲁棒性验证用例。
`docs/`	架构决策记录与阶段测试报告。

参与项目

欢迎提交 Issue 与 Pull Request。提交修改前请在本地运行测试：

pnpm -r typecheck
pnpm -r test