dsh-auto-evolve

一个用于 DeepSeek Harness(dsh)的自我进化插件。它观察 agent 的运行表现,通过 LLM 提议改进它自己的资产,在每个提案放入沙箱子 agent 验证之后,只应用通过验证的变异——并配备版本化台账与回归自动回滚。

English

核心理念。 插件不提供一套静态技能,而是拥有一个小型可进化基因组(skill、工具结果后处理器、系统提示词片段、防护策略)。所有运行时信号(工具失败、重复调用、请求错误)被持续采集;当阈值被越过时,提议周期草拟一个变异,沙箱子 agent 分别带与不带该变异重放失败片段,只有试运行表现出可测改进时才应用该变异。每个变异都记入持久化台账且可回滚。

工作原理

观察 ──▶ 提议 ──▶ 验证 ──▶ 应用 ──▶(再次观察,捕捉回归)
  │            │           │           │
  tools/result ctx.llm     沙箱子      ctx.skills.register + 台账
  request-error(流式)      子 agent    保留 disposer 用于回滚

进化闭环

层	模块	职责
观察	src/observe	监听 tools/result 与 agent/request-error;将去重信号(工具失败、无进展的重复调用、请求错误)写入持久化观察表;阈值被越过时触发 onTrigger。
提议	src/propose	有界周期快照基因组 + 近期观察,以严格提示词调用 ctx.llm.stream(),并用封闭变异词表(add / patch / retire,作用于 skill / post-processor / prompt-section / guard-policy)校验模型输出。任何解析或 schema 校验失败都会被丢弃——绝不应用。内容指纹已匹配某个待定 candidate 的变异会被剔除,因此同一补丁在等待验证期间不会被重复试炼。
验证	src/validate	在一个全新作用域子 agent(ctx.agents.create + setup)中重放失败片段:一次不带候选变异(基线),一次带变异(试运行),然后对比指标:完成度、工具失败数、工具调用成本。所有有运行时贡献的 kind —— skill、tool-wrapper、guard-policy、post-processor —— 都通过共享的变异应用器(与线上应用同一套代码,验证即部署)进行试运行;prompt-section 候选只记录、不自动应用。
应用	src/apply	将已验证候选提升为在线基因组:skill 通过 ctx.skills.register 注册到插件上下文(立即可见),台账记录本次应用并保存上一版内容,disposer 保留用于回滚。
回滚	src/apply	注销在线贡献,将父版本内容恢复为新的候选,写入 rollback 台账条目。插件销毁时所有在线注册被拆除。

安全边界

• 变异词表是代码,内容是模型生成的。 LLM 无法发明资产种类或算子,只能填写通过封闭 zod schema 校验的载荷。
• 验证靠执行,而非自我声称。 只有沙箱试运行在可观测指标上胜过基线时,提案才会被应用。
• 成本按周期与按日封顶。 预算门控(maxCostPerCycle / dailyBudget)约束提议调用与 auto-apply 中的每次试炼重放;上限耗尽时循环暂停,而不是默默烧掉 token。
• 回滚是一等公民。 每个已应用变异都保留自己的 disposer 与父版本内容;回归时精确还原上一状态。
• 默认只观察。 在 observe 模式下插件从不提议,只采集信号并记录触发。

安装

本插件是一个 dsh bundle:用官方 CLI 一条命令安装,无需手改 cordis.yml。

# 装入 web profile(默认 UI profile)
dsh plugin --profile web add dsh-auto-evolve

# 或装入 TUI profile
dsh plugin --profile tui add dsh-auto-evolve

dsh plugin add 会按需初始化 profile、安装包,并自动把 dsh-auto-evolve 加入 profile 的 bundle 层栈(dsh.profile.bundles)。随包发布的 cordis.patch.yml 以默认配置注册插件行;重启 dsh 后插件即生效。

本地开发 / 源码构建:

git clone https://github.com/lispking/dsh-auto-evolve.git
cd dsh-auto-evolve
pnpm install
pnpm build
# 把本地 checkout 装入 profile
dsh plugin --profile web add /绝对/路径/to/dsh-auto-evolve

自定义配置

bundle 应用一份默认配置;如需修改,在你自己 profile 的 patch(在所有 bundle 层之后应用)中按 id 覆盖:

# ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml
- id: self-evolve
  config:
    mode: auto-apply        # observe | propose | auto-apply
    observation:
      toolFailureThreshold: 3
      repeatThreshold: 3
      requestErrorThreshold: 3
      windowMs: 300000
    proposal:
      maxProposalsPerTrigger: 1
      maxEpisodesPerProposal: 5
      maxPromptChars: 24000
      maxTokens: 2000
    budget:
      maxCostPerCycle: 0       # 0 表示禁用单周期上限
      dailyBudget: 0           # 0 表示禁用日上限
    validation:
      maxTrialMs: 30000
      maxToolCalls: 20
      maxTrialSteps: 12
      maxTrialTokens: 8000
    evolution:
      stallThreshold: 3
      stallPauseMs: 1800000
      cooldownMs: 600000

注意:patch 会整体替换该行的 config 而非合并,所以需要保留的字段都要写上。插件的对等服务(存储、LLM、工具、skill)由 dsh-base / web bundle 提供,无需额外配置。

模式

模式	行为
observe	采集信号、触发记录,从不提议。安全的默认值。
propose	阈值越过时生成并持久化候选变异。候选等待验证/应用——可通过 evolve_apply 运维工具手动审批,或通过导出的 API。
auto-apply	运行完整闭环:观察 → 提议 → 验证 → 自动应用通过验证的变异,并在同一失败 key 于应用后再次出现时自动回滚(回归监视)。连续停滞达到阈值后自动暂停(收敛),失败/回滚后的 key 进入冷却期,避免"提议 → 失败 → 再提议"的抖动。回归监视持久化,应用后的修复在插件重启后仍受监控。

运维工具(Operator tools)

插件会注册一组可被 agent 调用的工具(dsh 没有聊天命令框架;在 agent harness 中,运维入口就是工具)。直接让 agent 查看或驱动进化循环,无需手动调用 API:

工具	参数	作用
evolve_status	—	健康摘要:模式、代数、资产状态计数、账本/观察总数、收敛暂停状态、回归监视规模。
evolve_candidates	—	列出等待验证或手动应用的候选变异。
evolve_apply	assetId	立即应用一个候选(手动审批),并注册其运行时贡献。
evolve_rollback	assetId	回滚一个已应用资产,把上一版本内容恢复为候选。
evolve_cycle	—	手动触发一轮循环:propose 模式物化候选,auto-apply 模式运行完整的验证并应用闭环。

各模式可用性:五个工具在所有模式下都会注册;evolve_apply / evolve_rollback 需要 applier(在 propose 与 auto-apply 模式挂载),evolve_cycle 需要 LLM provider,且在 observe 模式下会拒绝执行。

配置

字段	默认值	含义
mode	observe	进化模式(见上表)。
observation.toolFailureThreshold	3	触发周期的工具失败爆发计数。
observation.repeatThreshold	3	视为无进展循环的相同调用计数。
observation.requestErrorThreshold	3	触发周期的 LLM 请求错误计数。
observation.windowMs	300000	信号计数聚合的滚动窗口(毫秒)。
proposal.maxProposalsPerTrigger	1	每个提案的最大变异数。
proposal.maxEpisodesPerProposal	5	渲染进提议提示词的观察数上限。
proposal.maxPromptChars	24000	提示词大小上限(控制成本)。
proposal.maxTokens	2000	一次提议调用的最大输出 token 数。
budget.maxCostPerCycle	0(关闭)	单周期可消耗的最大 token 数:一次提议调用 + auto-apply 中每次试炼重放。0 表示禁用该上限。
budget.dailyBudget	0(关闭)	单个 UTC 日内跨所有周期可消耗的最大 token 数。0 表示禁用该上限。
validation.maxTrialMs / maxToolCalls	30000 / 20	试运行的墙钟与工具调用上限。
validation.maxTrialSteps / maxTrialTokens	12 / 8000	试运行的模型步数上限与单次请求 token 上限。
evolution.stallThreshold	3	连续停滞周期数,达到后暂停 auto-apply。
evolution.stallPauseMs	1800000	一次收敛暂停的时长(毫秒),到期后自动恢复。
evolution.cooldownMs	600000	失败/回滚周期后,同一观察 key 的冷却时长(毫秒)。

编程 API

import { SelfEvolveStore, SelfEvolveApplier, runProposalCycle, validateMutations } from 'dsh-auto-evolve'

// 运行一个提议周期(持久化候选资产)。
const materialized = await runProposalCycle(ctx, store, { provider, model, maxTokens: 2000 })

// 验证候选:基线 vs 试运行重放,返回结论。
const { baseline, trial, comparison } = await validateMutations(ctx, {
  provider,
  model,
  episode: '失败场景的重放',
  mutations: [candidateAsset],
  bounds: { maxTrialMs: 30_000, maxToolCalls: 20 },
})

// 应用已验证候选(在线注册 skill)或回滚。
await applier.applyCandidate(candidate.id, trialId, 'validated')
await applier.rollback(candidate.id, 'regression observed')

开发

pnpm build   # tsc + tsdown → lib/
pnpm test    # vitest(单元 + 基于内存存储后端的集成)

测试套件覆盖纯决策逻辑(指标对比、变异 schema、阈值)与完整接线(持久化存储、观察采集器、脚本化 LLM 适配器的提议周期、真实 skill 注册表上的应用/回滚)。

许可证

MIT