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Lhy723

dsh-self-evolution

Benchmark-driven self-evolution for DeepSeek Harness · 冻结基准上的 Agent Profile 自我进化:评测 → 候选 → 严格接受/回滚

Stars
1
Language
TypeScript
Created
Aug 14, 2026
Updated
Aug 14, 2026
Other
GitHub repo

Introduction

dsh-self-evolution 中文社交预览图

English · 简体中文

dsh-self-evolution

License Node DeepSeek Harness

面向 DeepSeek Harness / Cordis 的基准驱动自我进化插件:让 Agent Profile(AGENTS.md、Skills、runtime.json、config)在冻结的 Benchmark 上自我迭代——每次改进必须严格优于当前版本才会被接受,否则从已验证的快照精确回滚。

Agent Profile v1
  ↓ frozen Benchmark
Target Subagents × Case × Run
  ↓
Private Evaluator Subagents
  ↓ score + public feedback + DeepSeek Session IDs
Isolated Optimizer Subagent
  ↓ bounded file operations
AGENTS.md / Skills / runtime.json / config
  ↓ Agent Profile v2
re-evaluate
  ├─ score strictly better → snapshot + accept
  └─ otherwise             → verified rollback

特性亮点

  • 原生集成:直接调用 ctx.subagents.start(...)ctx.tools.register(defineTool(...)),是真正的 Cordis Service(ctx.evolution),不是 shell 包装脚本。
  • 确定性宿主策略:评测决策不进 LLM——Benchmark 冻结哈希、Case × Run 矩阵、严格接受门槛(> 而非 >=,平分回滚)、单调版本号、快照验证全部由宿主代码执行。
  • 三类隔离角色:Target 继承 Profile 的 persona 与工具范围;Evaluator 只见私有 rubric + 原始输出;Optimizer 只见公开证据,并带 { allow: [] } 全工具隔离,只能通过受限文件操作提候选。
  • 隐私边界:私有 rubric 不进 Target / Optimizer 上下文;公开与私有产物分目录落盘。
  • 事务化变更:候选文件白名单、路径穿越与符号链接防护、单 Profile 互斥锁、外部改动检测(漂移时拒绝覆盖回滚)。
  • 全程可追踪:每个子 Agent 都有独立 DeepSeek Session ID,Scoreboard 与运行事件日志可复盘每一轮的决策。
  • 即插即用:声明 dsh.bundle 的 profile bundle,dsh plugin 一条命令完成安装与组合。

快速开始

前置条件

  • 一个已初始化的 DeepSeek Harness profile(dsh CLI 与 pnpm 在 PATH 上);
  • profile 自带 tools / subagents 注册表与官方 spawn provider(默认 @deepseek-ai/dsh-base 即满足);
  • 一个 Agent Profile 目录(含 AGENTS.mdruntime.json);
  • 一个冻结的 Benchmark 目录(放在 Target workspace 之外)。

安装

本包是 DeepSeek Harness profile bundlepackage.json"dsh" 段指向根目录 cordis.patch.yml),安装、激活一条命令完成:

# 方式一:npm registry(推荐)
dsh plugin --profile web add dsh-self-evolution

# 方式二:直接从 GitHub 仓库安装(无需发布,立即可用)
dsh plugin --profile web add github:Lhy723/dsh-self-evolution

# 方式三:本地 tarball
dsh plugin --profile web add ./dsh-self-evolution-0.1.1.tgz

npm 包:dsh-self-evolution(当前版本 0.1.1)。

dsh plugin 会把包安装进 profile 目录,并把包名追加进 dsh.profile.bundles;启动时 bundle 的 patch 应用在 @deepseek-ai/dsh-base 之后。无论用哪种 spec(registry 名 / git / tarball),reconcile 都会按真实包名 dsh-self-evolution 记录,后续 dsh plugin ... update 正常工作。

GitHub 安装说明:pnpm 默认阻止 git 依赖的 build 脚本,而本仓库直接提交了预构建的 dist/,因此不需要 prepare 构建步骤,也不需要配置 allowBuilds

验证安装

dsh --profile web --dump-config

输出里应出现由本 bundle 注入的行:

# == dsh-self-evolution
- id: self-evolution
  name: dsh-self-evolution
  config:
    stateRoot: ~/.dsh/self-evolution
    subagentProvider: spawn
    ...

之后在会话里能看到四个 evolution_* 工具,即安装成功。

第一次运行

  1. examples/profile 复制到 Agent workspace;

  2. examples/benchmarks/demo 复制到 workspace 外部的私有目录;

  3. 在会话中先做一次纯评测建立基线:

    {
      "profile_dir": "./agent-profile",
      "benchmark_dir": "/private/benchmarks/demo",
      "runs_per_case": 1
    }
    

    (让 Agent 调用 evolution_evaluate,或直接用上面的参数。)

  4. 确认 Scoreboard 出现 Baseline 后,再跑一轮进化:

    {
      "profile_dir": "./agent-profile",
      "benchmark_dir": "/private/benchmarks/demo",
      "rounds": 1,
      "runs_per_case": 2
    }
    

    观察接受与拒绝两种路径后,再考虑无人值守的批量优化。

工作原理

插件不是在 shell 里套一层脚本,它直接使用 DeepSeek Harness 的原生能力:

  • Target 是继承当前 Agent preset 的一等子 Agent;Profile 的 AGENTS.md、Skills、config 注入其 persona,runtime.json.toolFilter 成为其 scoped Tool Restriction;
  • EvaluatorOptimizer 使用 { allow: [] } 清空继承工具,只保留 harness 为结构化输出临时注册的子 Agent 自有工具;
  • 每个 Target / Evaluator / Optimizer 都有独立、可追踪的 DeepSeek Session ID;
  • 插件通过 ctx.tools.register(defineTool(...)) 注册模型工具,并作为 Cordis Service 暴露为 ctx.evolution

与「让模型自己改 Prompt」的本质区别:以下部分全部在确定性的宿主代码中执行——Benchmark 冻结与内容哈希、Case × Run 并发矩阵、候选文件白名单与路径防护、单 Profile 互斥锁与外部改动检测、单调版本号与快照验证、严格提升门槛(candidate.score > reference.score + minImprovement)、接受/拒绝/手工回滚、JSON Scoreboard 与公开/私有产物分离。

模型工具

默认前缀为 evolution,可通过 toolPrefix 配置修改。

工具作用
evolution_run完整闭环:基线 → 候选生成 → 评测 → 严格接受或回滚
evolution_evaluate只评测不修改,追加一条 durable reference
evolution_status当前版本、实际哈希、漂移、下一版本、Benchmark 引用与快照
evolution_rollback恢复到某个已验证的版本快照

evolution_run

{
  "profile_dir": "./agent-profile",
  "benchmark_dir": "/private/benchmarks/code-review",
  "rounds": 3,
  "runs_per_case": 2,
  "baseline_runs": 1,
  "target_score": 85
}

target_score 可选,达到即提前停止(0–100)。adopt_external_changes: true 可把人工改动的受管 Profile 采纳为新版本,而不是因 digest 漂移失败。

evolution_evaluate

{
  "profile_dir": "./agent-profile",
  "benchmark_dir": "/private/benchmarks/code-review",
  "runs_per_case": 3
}

evolution_status

{ "profile_dir": "./agent-profile" }

evolution_rollback

{ "profile_dir": "./agent-profile", "version": 2 }

回滚不会复用后续候选版本号:例如 v4 被拒绝或回滚后,下一个候选仍是 v5。

Agent Profile

Profile 是一个普通目录:

agent-profile/
├── AGENTS.md
├── runtime.json
├── skills/
│   └── verification/
│       └── SKILL.md
└── config/
    └── quality-policy.md
文件角色
AGENTS.md目标 Agent 的核心行为说明,进入 Target persona
skills/*/SKILL.md可复用能力,按名称排序后完整注入;Optimizer 可增删改
config/**/*.json|md稳定策略 / 格式契约 / 领域配置,同样进入 Target persona
runtime.json唯一被机器解释的 Profile 文件

runtime.json

{
  "schemaVersion": 1,
  "version": 1,
  "agentOptions": {
    "maxTokens": 8192
  },
  "toolFilter": {
    "deny": ["schedule_create", "cordis_define"]
  },
  "metadata": {
    "owner": "agent-platform"
  }
}
字段含义
version当前 Profile 版本;候选版本由引擎分配,拒绝后不复用
agentOptions子 Agent 的 provider / model / maxTokens 覆盖
toolFilterscoped Tool Restriction:allow / deny
metadata插件不解释的普通 JSON 元数据

默认禁止 Optimizer 修改 providermodel,避免换模型被误记为 Profile 改进;设置 allowModelRouteMutation: true 才开放。完整示例见 examples/profile

Benchmark

Benchmark 必须声明 frozen: true

benchmark/
├── benchmark.json
├── public/          # Target 可见
│   ├── concise-answer.md
│   └── verification.md
└── private/         # 仅 Evaluator 可见
    ├── concise-answer.md
    └── verification.md

benchmark.json

{
  "schemaVersion": 1,
  "id": "assistant-quality",
  "title": "Assistant quality",
  "frozen": true,
  "evaluatorInstructions": "Score observable behavior, not writing style alone.",
  "cases": [
    {
      "id": "concise-answer",
      "statementFile": "public/concise-answer.md",
      "rubricFile": "private/concise-answer.md",
      "weight": 1
    }
  ]
}

每个 Case:内联 statementstatementFile 二选一、rubricFile 必填、可选正数 weight、可选 tags

manifest、公开 Statement 与私有 Rubric 全部纳入 Benchmark digest:评测前后 digest 不一致则整轮失败;已有 Scoreboard 也拒绝同 ID、不同 digest 的 Benchmark。生产环境请把 Benchmark(尤其 private rubric)放在 Target workspace 之外——默认 allowBenchmarkInsideWorkspace: false 会拒绝 workspace 内的 Benchmark。示例见 examples/benchmarks/demo

接受规则

候选只有在以下条件全部满足时才接受:

  1. Optimizer 产出有效、受限的文件操作;
  2. Candidate 应用后 Profile digest 可重建;
  3. 完整 Case × Run 矩阵均有有效评分;
  4. Benchmark digest 未变化;
  5. 评测期间 Profile 未被其他进程修改;
  6. candidate.score > reference.score + minImprovement

不使用 >=,平分会回滚。 Baseline 在 Benchmark digest、Profile version、Profile digest 三者完全一致时可复用;Candidate 的 runs_per_case 可以高于先前 Baseline,Scoreboard 会分别记录各自的 Run 数。

状态与产物

默认状态根:

~/.dsh/self-evolution/
└── profiles/<sha256(real-profile-path)[0:24]>/
    ├── state.json
    ├── profile.lock
    ├── snapshots/
    │   ├── v1/
    │   └── v2/...
    ├── scoreboards/<benchmark-id>.json
    └── runs/<run-id>/
        ├── run.json
        ├── events.jsonl
        ├── public/          # Target 输出、分数、公开反馈、Session ID
        └── private/         # rubric、Evaluator 私有理由

Optimizer Prompt 只由公开证据构建;私有产物绝不回灌模型上下文。

配置参考

配置默认说明
stateRoot~/.dsh/self-evolution快照、Scoreboard 与运行记录根目录
subagentProviderspawnctx.subagents.start() provider 名
maxParallelEvaluations4并发 Case×Run cell 数
minImprovement0候选必须严格超过 Reference 的额外分差
maxCandidateOperations12单候选最大文件操作数
maxCandidateBytes262144单候选写入总 UTF-8 字节数
evaluationRetries1Target cell 失败后的额外尝试数
evaluatorRetries2同一 Target 输出的 Evaluator 额外尝试数
optimizerRetries1无效候选的额外 Optimizer 尝试数
lockStaleMs1800000过期 Profile lock 判定
allowBenchmarkInsideWorkspacefalse是否允许私有 Benchmark 位于 Target workspace
allowModelRouteMutationfalse是否允许候选修改 provider/model
managedFiles见源码可修改/快照的 glob
excludedFiles见源码Secret 与非状态文件排除 glob
requiredFilesAGENTS.md, runtime.json不得删除的文件
toolPrefixevolution四个工具的名称前缀
maxDepth4子 Agent 委派深度上限
targetAgentOptions未设置Target 的部署级 AgentOptions 覆盖
evaluatorAgentOptions未设置Evaluator 的部署级 AgentOptions 覆盖
optimizerAgentOptions未设置Optimizer 的部署级 AgentOptions 覆盖

安全边界

插件保证的是上下文与文件事务边界,不是新的 OS sandbox:

  • Rubric 不会进入 Target 或 Optimizer Prompt;
  • Evaluator / Optimizer 的继承工具被清空;
  • Candidate 不能写绝对路径、..、符号链接路径、Secret glob 或非受管文件;
  • Profile 漂移会阻止回滚覆盖外部修改。

但若 Target 子 Agent 继承了可越界工具(如 danger-full-access shell),它仍可能主动搜索 workspace 外的宿主文件。把 private rubric 作为强保密数据时,必须同时使用 harness 的 workspace sandbox / filesystem policy,或在 runtime.json.toolFilter 中移除可越界工具。详见 SECURITY.md

模型与 Token 影响

  • 工具面:注册 4 个工具,每个 schema 约 1KB 量级描述,进入能看到该工具层的 Agent 的 prompt。
  • 子 Agent 扇出:一次 evolution_run 的模型调用量约为 rounds × cases × (runs_per_case × (1 target + 1 evaluator) + 1 optimizer) + baseline,请按此预算 token 与 KV-cache。
  • 上下文注入:Target persona 注入完整 Profile;Optimizer prompt 注入公开证据与完整受管 Profile;rubric 与私有评估笔记进入模型上下文(由宿主侧隐私边界保证)。
  • 确定性开销:digest、快照均为本地哈希/文件操作,不产生模型调用;并发受 maxParallelEvaluations 限制。

已知限制与待办

  • 带模型凭据的 live E2E 尚未执行:runtime.json.toolFilter 的实际生效依赖官方 spawn provider 的 Tool Restriction 语义,已按 rc.6 类型核对但未经 live 验证。
  • 插件提供上下文与文件事务边界,而非 OS sandbox(见上)。
  • evolution_statusevolution_rollback 需要调用 Agent(exec.agent);无 Agent 上下文会报 MISSING_AGENT
  • 单 Profile 互斥靠 profile.lock + lockStaleMs 过期判定,跨主机并发不在其列(无分布式锁)。

开发与验证

npm run build                          # 真实 @deepseek-ai/*@rc.6 声明的严格构建
node scripts/smoke-register.mjs        # 真实 dsh-tools / dsh-invariants 注册冒烟
dsh --profile <name> --dump-config     # 真实 launcher 的 bundle 组合验证
npm pack                               # 产出发布 tarball

验证分三层:

  1. 真实类型构建:以发布版 @deepseek-ai/*@0.1.0-rc.6 的声明做严格构建,覆盖 defineToolctx.subagents.start 完整请求面、Session.header.cwdObjectJsonSchema 子集。
  2. 真实 runtime 冒烟:用真实注册表挂载本插件,验证四个工具注册、./invariant 伴侣注册、fiber dispose 后零泄漏(HMR 安全),并由真实 launcher 组合 bundle patch。

尚未执行的只有带模型凭据的端到端运行;部署到自己的 profile 后,可按 COMPATIBILITY.md 的验收步骤验证,完整构建记录见 BUILD_REPORT.md

贡献

Issues 与 PR 欢迎。改动源码后请跑完上方的三层验证再提交;dist/ 与源码同 commit 提交(git 安装依赖预构建产物)。

License

MIT