Fusion Symphony

多模型融合编排引擎（Multi-Model Fusion Orchestrator）—— 一个 DSH（DeepSeek Harness）插件包，基于 DSH 自身注册的 LLM Provider 做 MoA 式融合，零训练。

pluginId = fusion-symphony · 注册工具 fusion_symphony_orchestrate

English README

它是什么

把 OpenRouter Fusion（静态面板 + 合成）、Sakana Fugu Ultra（动态编排 + 多轮校验）、Hermes MoA（顾问式并行 + 主 Agent 持工具）三种范式的优点，归约为 一台引擎的三个可配置轴（拓扑 × 工具权限 × 校验循环），并用纯 prompt 编排替代训练式协调器。所有模型调用走 DSH 已注册的 ctx.llm Provider（如 deepseek / pi-ai / OpenRouter 网关等），不需要外接网关。

实现形态（与文档的差异说明）

• 真实 DSH 插件是 bundle 包：package.json 声明 dsh.bundle.patch → cordis.patch.yml，把插件 entry 插入 Cordis 组合；插件模块导出 { name, inject, Config, apply(ctx, config) }。
• 工具通过 ctx.tools.register(defineTool({ ... })) 注册（来自 @deepseek-ai/dsh-tools）。
• 模型调用通过 ctx.llm（@deepseek-ai/dsh-llm），证据通过 ctx.web.search。
• 文档目录 Doc/fusion-symphony 中的 code.host 骨架是动态插件视角的示意；本包是 DSH 真正加载的静态 bundle 包形式，功能等价、更贴近实际架构。

目录结构

Plugins/fusion-symphony/
├── package.json          # bundle 声明 + 入口
├── cordis.patch.yml      # 把插件 entry 插入 profile 组合
└── lib/
    ├── index.js          # 插件 + orchestrate 工具注册 + 编排引擎
    ├── llm.js            # ctx.llm 模型调用 + ctx.web 检索封装
    ├── prompts.js        # Gate/Conductor/Worker/Verifier/Aggregator 提示 + JSON 提取
    └── types/index.d.ts  # 公开类型

安装（把插件装进一个 profile）

# 从 DSH 安装目录/任意 cwd，用相对路径锚到插件目录
dsh plugin --profile default add file:D:\work\DeepSeekHarness\Plugins\fusion-symphony

dsh plugin add 会用 pnpm 安装到 profile，并因为本包声明了 dsh.bundle 而把它加入 dsh.profile.bundles；下次启动 profile 时 cordis.patch.yml 会插入 fusion-symphony entry。

注：dsh --profile <name> 的 profile 才走 bundle/patch 机制。若用 default profile，请按实际 profile 名替换。

配置（cordis.patch.yml 的 config，可在安装后修改，或运行期用工具参数覆盖）

字段	默认	说明
enabled	true	是否注册工具
provider	deepseek-official	默认 Provider 路由（已按本机运行环境核对：settings.yaml + @deepseek-ai/dsh-llm-deepseek 适配器）
model	deepseek-v4-flash	默认模型 id
conductorModel	""	门控/Conductor 用模型 id（留空则用 model）
aggregatorModel	""	Verifier/Aggregator 用模型 id（留空则用 model）
workerModels	["deepseek-v4-flash", "deepseek-v4-pro"]	worker 模型 id 列表（同一 provider 下的多模型 = 真实融合；auto/fugu 下前一半 advisor、后一半 agent）
advisors / agents	2 / 2	默认顾问/调研员数量
search	true	是否允许 agent 角色使用 web_search 取证据
useConductor	false	预留：是否用 Conductor 动态生成 Plan（当前为静态多 worker）
processBriefing	true	每次调用后注入一条"执行过程简报"上下文（各 worker 论断+证据来源+裁决），对话与会话日志可见；设 false 关闭
maxRounds	2	校验/重派轮次上限
maxWorkers	4	并发 worker 上限
maxTotalToolCalls	8	工具调用预算（保留）
maxTokensPerWorker	4000	单次 worker 模型调用 maxTokens（实际按 ≥16000 兜底）
maxTokensAggregator	16000	聚合器（最终报告组装）输出上限
maxSections	8	章节数上限（安全阀）；实际章节数由 Conductor 按任务决定（综述类 6+ 章、简单任务 1~2 章）

多模型融合的关键：workerModels（或调用参数 worker_models）里填多个不同模型 id（可跨 Provider），是让"不同模型盲区互相抵消"的前提。只有单一模型时，插件退化为"同模型多角色"的 MoA，效果打折但仍可用。

调用

fusion_symphony_orchestrate
  query: "2026 年 X 行业市场规模官方最新数据是多少？"
  preset: "auto"            # auto|fusion|hermes|fugu
  return_mode: "synthesized" # 或 materials（Hermes 式：返回意见给宿主 Agent 合成）
  worker_models: [{provider:"openrouter",model:"anthropic/claude-...",role:"agent"},
                  {provider:"openrouter",model:"openai/gpt-...",role:"agent"},
                  {provider:"openrouter",model:"google/gemini-...",role:"advisor"}]

返回：{ status, final_answer, divergence_report, summary, materials?, error? }。

预设语义

preset	拓扑	工具	校验	返回
fusion	全 agent	有	单轮合成	synthesized
hermes	全 advisor	无	单轮顾问	materials
fugu / auto	混合	按角色	多轮校验+重派	synthesized

设计要点

• 零训练：Conductor/Worker/Verifier/Aggregator 全是 prompt 角色，无任何权重更新。
• 任务分解（Conductor）：章节数由 Conductor 按任务决定（maxSections 只是安全上限）；worker 分批写章（每批并发 = worker 数），章节篇幅不限、讲透为止（目标 3000 字以上/章）。
• 证据账本：agent 角色的每条论断携带 evidence（原始检索结果），聚合器只引用账本。
• 深度校验：verifier 除矛盾/缺口外还检查"覆盖度与深度"（子任务是否都有实质内容）；深度不足 → 定向重派到被标记的子任务深化。
• 范围收缩重派：allow_redispatch 开启时，重派只针对 verifier 标记的子任务并携带明确要求，防成本爆炸。
• 零压缩组装（报告长度无单次调用上限）：聚合器只生成框架层（标题/摘要/目录/概述/结语，一次轻量调用）；各章草稿由插件逐字拼接进 final_answer（## 章节标题 分节）。报告长度 = Σ章节长度，不再受"最后一次生成调用的输出上限"约束；完整章节草稿同时随 materials 返回。
• 降级链：全 worker 失败 → 单模型直答（L2）；校验/聚合失败 → 标 unverified（L3）。
• 无训练 Conductor 的可靠性：结构化 JSON 提取 + 失败回退（整题作答），不依赖模型输出格式稳定。

可观测性

• 过程上下文注入：每次调用后，工具通过 exec.deferContext 注入一条"执行过程简报"（processBriefing 控制）——列出每个 worker 的论断摘要、证据来源、verifier 裁决与轮次统计，直接出现在对话中并写入会话日志；
• 定制卡片：presentCall（运行中显示 fusion-symphony · <preset> + query）与 presentResult（完成后显示状态与统计：轮次/workers/models/分歧数），数据经 output.presentationMeta 投影、随会话日志可回放；
• 工具返回的 summary（rounds/workersUsed/models/fallbackLevel）即执行过程的统计视图。

已验证的接口（来自本机 DSH checkout 源码）

• defineTool({ name, description, parameters, output:{schema,render}, timeoutMs, isConcurrencySafe, execute(args, exec) })（@deepseek-ai/dsh-tools）
• ctx.tools.register(definition)、ctx.systemPrompt.section({name,order,text})
• ctx.llm.stream({ provider, model, messages, system, temperature, maxTokens, signal }) + BlockAssembler.blocks()（@deepseek-ai/dsh-llm）
• ctx.web.search({ query, maxResults }, signal)（@deepseek-ai/dsh-web）
• Cordis bundle：dsh.bundle.patch → cordis.patch.yml（insert 列表，@deepseek-ai/cordis-plugin-include）

已知限制

• 已通过离线端到端冒烟测试（npm test，脚本化 mock LLM 驱动真实 execute 全链路）+ 安装态校验（npm run test:install，用 DSH 自身 loadProfile 校验 bundle 组合）。真机对话级验证仍需重启 Web GUI（web profile）后，在会话中实际调用一次该工具（会真实消耗 deepseek-official 的 API 配额）。
• maxTotalToolCalls/est_cost_usd 当前为近似/未计费（不读价格表）。
• useConductor 为预留开关：真正的"Conductor 动态 Plan"（文档中的完整 Conductor 提示）暂未接入，当前用静态多 worker + 校验/重派实现同等骨架。
• 单一模型时融合度下降（需多模型路由才见差异）；当前默认池 flash + pro 两个真实模型。

相关文档

• 设计：D:\work\DeepSeekHarness\Doc\fusion-symphony\（PRD / 架构 / 技术）