# 📦 @goodandready/dsh-agent-orchestrator

面向 DeepSeek Harness 的多智能体任务分解、DAG 工作流编排与提示词缓存优化引擎

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--- ## ⚡ 概述与解决的核心痛点 在执行复杂的多阶段工程任务时,单一智能体架构往往面临认知过载:在单一上下文请求中混合了系统架构、界面布局、前端交互、服务端逻辑、单元测试与文档编写,极易导致接口幻觉、功能退化与不必要的 Token 浪费。 此外,各子智能体的独立执行通常会中断大语言模型的 KV 缓存复用,失去前缀提示词缓存(Prompt Caching)的优势,产生严重的首次响应延迟 (TTFT) 与高昂的推理成本。 **`@goodandready/dsh-agent-orchestrator`** 为 DeepSeek Harness 提供完整的自主多智能体编排方案: 1. **智能分流与任务分解**:深度解析来自聊天或看板卡片的目标,拆解并分发给 **12 个专属智能体角色**。 2. **有向无环图 (DAG) 引擎**:基于依赖拓扑结构并行调度无阻塞子任务,严格保障阻断检查点。 3. **KV 缓存 / Prompt Caching 优化器**:确保同模型智能体之间保持字节级的前缀一致性,释放 80–90% 的缓存命中率并实现极速首字输出。 4. **严格的权责分离**:服务端后端、UI 界面设计与客户端前端实现各自保持独立的角色与执行阶段,杜绝单一智能体跨界混写。 5. **双场景原生集成**:支持在 DSH 聊天中通过 `/orchestrate` 斜杠命令直接调用(带顶部吸顶里程碑卡片),亦可无缝接入 `@goodandready/dsh-kanban` 看板。 --- ## 🏗️ 系统架构图 ```mermaid graph TD Trigger["输入任务
(聊天中 /orchestrate 或看板卡片)"] --> Main["主调度器 (分流与规划)"] subgraph Engine ["DAG 调度引擎与提示词缓存优化"] L1["第 1 层:规范化基础锚点 (>1024 Token)"] L2["第 2 层:共享任务上下文锚点"] L3["第 3 层:阶段累计产物 (仅追加模式)"] L4["第 4 层:角色专属后缀指令"] end Main --> Engine subgraph AgentPool ["配置化智能体角色池 (完全内聚于插件设置)"] R1["需求分析师"] R2["系统架构师"] R3["UI/UX 设计师"] R4["后端工程师"] R5["前端工程师"] R6["QA 自动化工程师"] R7["技术文档专家"] end Engine --> AgentPool AgentPool --> Delivery["编排交付
(顶部状态卡片与看板状态同步)"] ``` --- ## 👥 12 大内置专属智能体角色矩阵 所有智能体预设均**完全内聚于插件设置面板中**(无需依赖本地额外配置文件): | 角色 ID | 角色名称 | 核心专业领域 | 严格职责边界 | |---|---|---|---| | `spec` | 需求分析师 | 功能规范、验收准则 (DoD)、数据结构定义 | 严禁编写业务实现代码或样式 | | `architecture` | 系统架构师 | 架构设计、DESIGN.md、ADR 决策、模块契约 | 严禁编写生产代码或执行部署 | | `ui_design` | UI/UX 设计师 | 界面布局、主题变量 (`--dsw-alias-*`)、插槽设计 | 严禁编写服务端 Cordis 服务逻辑 | | `frontend` | 前端工程师 | React 组件、客户端 Hooks、DOM 交互与事件 | 严禁修改后端路由或数据库存储 | | `backend` | 后端工程师 | Cordis 服务、WebServer 路由、状态与持久化 | 严禁编写客户端 React JSX 或前端 CSS | | `fullstack` | 全栈集成师 | 端到端契约对接、全链路串联打通 | 严格遵守模块化边界规范 | | `qa_tests` | QA 自动化工程师 | 原生单元测试 (`node:test`)、边界用例覆盖 | 仅限无外网依赖的纯净验证 | | `bugfix` | 缺陷修复专家 | 根因精准定位、最小爆炸半径修复 | 严禁重构无关代码 | | `docs` | 技术文档专家 | 英中俄三语文档编撰 (en/ru/zh)、发行注记 | 严禁覆盖或删除旧版有效文档 | | `refactoring` | 重构精简专家 | 复杂度裁剪 (YAGNI)、代码瘦身与体积压缩 | 必须严格保持向前兼容 | | `research` | 前沿探索工程师 | 技术选型评估、多方案 Spike 对比验证 | 输出分析报告,严禁直接合并 Spike 代码 | | `devops` | 运维与工具工程师 | 包清单规范化、打包构建校验、systemd 守护 | 严禁泄露内部网络凭证与私钥 | --- ## 🔄 复杂度编排场景 1. **Hotfix / 紧急缺陷 (1 阶段)**:即时消除单一 Bug 或调整单项配置参数。 2. **Simple / 简易任务 (2 阶段)**:方案讨论与规范 $ ightarrow$ 靶向执行交付。 3. **Medium / 中型需求 (3–4 阶段)**:需求分析 $ ightarrow$ 界面设计 $ ightarrow$ 前端编码 $ ightarrow$ QA 自动化测试。 4. **Complex / 复杂项目 (5–6 阶段)**:需求分析 $ ightarrow$ 系统架构 $ ightarrow$ 界面设计 $ ightarrow$ 全栈实现 $ ightarrow$ QA 验收 $ ightarrow$ 三语文档。 5. **Enterprise / 深度研发 (7 阶段)**:技术评估 Spike $ ightarrow$ 需求分析 $ ightarrow$ 系统架构 $ ightarrow$ 后端与 UI 并行开发 $ ightarrow$ 前端集成 $ ightarrow$ 全面 QA $ ightarrow$ 文档网关验收。 6. **自定义 DAG 场景**:在插件设置面板自由增删阶段、配置依赖关系与阻断检查点。 --- ## ⚡ 提示词缓存 (Prompt Caching) 底层原理 主流大语言模型严格从第一个 Token 开始构建并复用 KV 缓存。如果在 Prompt 开头混入不确定性的时间戳或随机 ID,缓存命中率将骤降至 0%。 `dsh-agent-orchestrator` 强制采用 **4 层规范化布局**: 1. **第 1 层:静态基础锚点 (>1024 Token)**:所有智能体共享的字节级完全一致的规则与工具说明。 2. **第 2 层:共享任务上下文锚点**:用户核心目标与目标仓库的稳定描述。 3. **第 3 层:阶段累计产物 (仅追加模式)**:前序阶段产物按确定性顺序追加,完全保留前置 KV 缓存。 4. **第 4 层:角色专属后缀指令**:智能体角色人设、技能指导与当前子任务专属指令置于最末端。 此架构能够使共享同一模型的子智能体达到 **80–95% 的缓存命中率**,极大降低首字生成延迟并将 Token 消耗降低约 90%。 --- ## 💻 使用指南 ### 1. 在 DSH 聊天中通过斜杠命令触发 ```text /orchestrate 为财务管理插件设计并开发设置卡片 ``` 显式指定复杂度预设: ```text /orchestrate complex 构建多租户身份认证提供商服务 /orchestrate hotfix 修复 store.js 中的空指针异常 ``` 简明别名: ```text /orc 重构状态管理模块 ``` ### 2. 在 @goodandready/dsh-kanban 看板中协作 - 打开看板上的任意任务卡片。 - 点击 **[Собрать пайплайн / 装配工作流]**。 - 选择复杂度预设或采用自动分流。 - 任务卡片实时展示各阶段进度,任务完成自动推进至 `Review` 状态。 --- ## 🧪 自动化测试与打包验证 执行原生测试套件(121 个用例全部通过,零外部网络依赖): ```bash node --test test/*.test.mjs ``` 验证 npm 打包体积合规性(严格低于 256 KiB 上限): ```bash npm pack --dry-run --json ``` --- ## 🖼️ 视觉设计验收效果 v0.1.6 生产环境验收效果 — 设置面板暗色与亮色主题对照: ![dsh-agent-orchestrator v0.1.6 visual verification](media/visual-verification.png) --- ## 📄 开源协议 MIT © [GooDAnDReaDY](https://github.com/GooDAnDReaDY)