MindIE Agent for DeepSeek Harness

面向昇腾（Ascend）NPU AI Infra 设计、开发与测试流程的 DeepSeek Harness 原生插件
_{标准预设直接继承 · 领域知识检索与经验沉淀 · 远端 NPU 开发测试工具集 · 仅依赖 DSH 稳定插件}

中文 | English · 快速开始 · 使用方式 · 架构 · 贡献与故障上报 · 已知限制

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MindIE Agent for DeepSeek Harness（mindie-agent-dsh）是 MindIE Agent 面向 DeepSeek Harness（DSH）的原生插件适配器，当前正式版本为 0.1.16（配套主产品 0.1.12）。

它面向昇腾（Ascend）NPU AI Infra 设计、开发与测试全流程，当前 0.1.16 已交付 vLLM-Ascend 特性开发与测试、AscendC / Triton 算子实现验证等能力（更多昇腾基础软件方向按路线图持续扩展）：

• /mindie-agent 领域知识、Skill 与经验沉淀入口：按需调用 mindie_entry、knowledge_query、knowledge_explain、knowledge_distill、knowledge_feedback、knowledge_sync，检索 knowledge-vllm-ascend 工程案例，并按 L1/L2 基础基线、L3 Hermes 收敛与 L4 RSI 去偏探索推进任务；开启贡献时自动完成 session.v4.jsonl.zstd 公开对话脱敏采集与社区 PR 发布；
• 远端开发与本地组件工具：remote-dev 负责远端文件读写、命令执行与后台任务管理；mindie-tools 提供本地诊断、状态查询，以及 profiler、sim、coordinator 的调用入口。两组工具默认可用；
• 生态支持：当前 v0.1.16（配套主产品 0.1.12）同步支持 Claude Code（mindie-agent-cc）、OpenAI Codex CLI（mindie-agent-codex）、Kimi Code（mindie-agent-kimi）、Google Antigravity（mindie-agent-agy）与 DeepSeek Harness（本仓库）。

项目遵循 MindIE Agent 工程设计原则 的薄适配层架构：本仓库专注于 DSH Host 组合、会话采集与本地代数切换，而多领域分层路由、分片索引、L1–L4 分级知识单元校验与社区发布门禁均由共享组件 mindie-knowledge 统一承载。

[!IMPORTANT] 稳定性设计：只依赖 DSH 标准发行版中的稳定插件。 本适配器仅组合 @deepseek-ai/dsh-skill-filesystem、@deepseek-ai/dsh-mcp-client 两个非 experimental 包与本地 Host 入口 ./host.mjs，不引入任何 @deepseek-ai/dsh-experimental-*，不覆盖任何 DSH 内置行或内置预设。 新增的两条 Host 行（mindie-agent-skill、mindie-agent-host，其中 host.mjs 在同一子纤维 mindie-agent-generation 中同代挂载 ./host3.mjs 与 @deepseek-ai/dsh-mcp-client）均挂载在 Host 层，因此 standard 标准预设及其它预设会直接继承，无需切换专门模式。

快速开始

插件市场发现：本仓库标记了 GitHub topic dsh-plugin，支持 DSH 插件市场直接索引发现。

直接复制下面这句话发送给你的 DeepSeek Harness（或其他支持终端执行的 AI Agent），由其自动完成前置检查、锁定运行时构建与插件 bundle 注册：

帮我安装一下这个 https://github.com/mindie-agent/mindie-agent-dsh

🤖 AI Agent 自动安装执行协议（点击展开 / Agent 读取本页时会自动解析执行）

如果你是收到用户安装请求的 AI Agent，请直接按顺序在终端执行以下步骤完成安装与自检，无需让用户手动翻阅文档：

1. 检查基础工具与环境前置条件：

   git --version && uv --version && node --version
   

   • 确认 Node.js >= 22、Python >= 3.11（由 uv 管理）。若用户计划开启社区知识贡献或故障上报，按 GitHub 登录引导 复用已有认证；需要登录时提供浏览器或企业网络 Token 创建/输入流程。验证账号后通过进程级环境变量（export GIT_CONFIG_COUNT=1 GIT_CONFIG_KEY_0="credential.https://github.com.provider" GIT_CONFIG_VALUE_0="github"）注入凭证，严禁调用 gh auth setup-git、git config --global 或 git config --system 修改宿主机全局 Git 配置（仅使用只读知识与 remote-dev 时不强制依赖 gh）。

2. 构建持久化锁定运行时（须在启用 DSH bundle 前完成）：

   • 安装当前正式版 v0.1.16（若与主仓 v0.0.2 配套安装，将下方分支标签替换为 v0.0.2 即可）：

   MINDIE_TMP="${TMPDIR:-/tmp}/mindie-agent-dsh-install"
   rm -rf "$MINDIE_TMP"
   git clone --depth 1 --branch v0.1.16 https://github.com/mindie-agent/mindie-agent-dsh.git "$MINDIE_TMP"
   uv --native-tls run --quiet --no-project --python 3.13 python "$MINDIE_TMP/scripts/setup.py"
   

3. 在 DSH 中安装并启用插件 bundle：

   • 如果当前就在 DSH 会话内且具备 plugin_manager 工具，直接调用：

     plugin_manager(action="install_bundle", target="git+https://github.com/mindie-agent/mindie-agent-dsh.git#v0.1.16")
     

     （若安装 v0.0.2 配套版本，使用 plugin_manager(action="install_bundle", target="git+https://github.com/mindie-agent/mindie-agent-dsh.git#v0.0.2")）
   • 或者在 DSH Web 的 Plugins 页面填入并启用：git+https://github.com/mindie-agent/mindie-agent-dsh.git#v0.1.16（或 #v0.0.2）。

4. 核对插件安装状态：

   • 确认 setup.py 输出的最终 JSON 中 status 为 "ready"、activation.status 为 "active"、components 为 mindie-knowledge 0.13.13 / remote-dev 0.11.5 / mindie-diagnostics 0.5.6、knowledge.status 为 "inactive"（安装与更新期不启动知识服务或拉取语料，待会话内手动调用 /mindie-agent 后再启用），且 Plugins 页面显示 mindie-agent-dsh 已启用。
   • 提醒用户打开新会话后输入 /mindie-agent 即可唤醒昇腾领域知识与 Skill，而 remote-dev 远端 NPU 工具在日常对话中默认自动触发。

   验证成功后继续第 5 步，完成首次配置后一起汇报安装结果。

5. 完成首次配置与开发工作区引导（首次安装后立即触发交互问答）：

   • 先执行以下命令只读检查当前授权与工作区状态：

     uv run --no-project --python 3.13 python "$MINDIE_TMP/scripts/setup.py" sharing --status
     

   • 若返回 "needs_onboarding_prompt": true（或尚无有效工作区选择），向用户简要说明 用户须知，立即调用当前 DSH 会话中的原生提问工具（若当前运行模式未注入提问工具，则展示结构化编号选择卡片 [1]/[2] 并等待用户回复），一次性向用户发起以下 3 项选择（严禁跳过或静默代选）：
     1. 本地开发工作区（Local Workspace）：
        • [1] 创建并初始化 vllm-ascend-workspace (Recommended) — 准备标准本地开发目录并按需拉取源码
        • [2] 复用已有目录或保持当前目录 — 使用当前会话目录或指定已有路径
     2. 社区知识共享与故障上报（Community Sharing）：
        • [1] 开启贡献与故障上报 (Recommended) — 自动脱敏公开对话沉淀社区知识 PR 并上报工具故障
        • [2] 仅本地只读使用 — 关闭外发共享与自动故障上报
     3. 顺手给 MindIE Agent 点个 GitHub Star 吗？ ⭐（GitHub Star）：
        • [1] 好，点个 Star ⭐ (Recommended) — 在 GitHub 上 star mindie-agent/mindie-agent 支持一下项目
        • [2] 先不用 — 直接开始使用
   • 等待用户确认后按顺序执行（先确定 WORKSPACE_ROOT，再落地共享配置与 Star）：
     • 先根据第 1 题选择确定工作区绝对路径 WORKSPACE_ROOT（见 工作区配置指南，自动登记到客户端工作区列表并按需执行 repo_init.py）。
     • 若第 2 题选开启贡献，执行：

       uv run --no-project --python 3.13 python "$MINDIE_TMP/scripts/setup.py" sharing --enable --project-root "$WORKSPACE_ROOT"
       

       若选仅本地只读，执行：

       uv run --no-project --python 3.13 python "$MINDIE_TMP/scripts/setup.py" sharing --disable
       

     • 严格授权原则：仅当用户对第 3 题明确选择同意点个 Star 时，才执行以下命令点上并校验 Star（严禁未经用户同意自动静默执行）：

       gh api --hostname github.com --silent -X PUT /user/starred/mindie-agent/mindie-agent && gh api --hostname github.com --silent /user/starred/mindie-agent/mindie-agent
       

   • 最后汇总汇报插件状态、setup.py sharing --status 最终结果、工作区路径与源码初始化结果。

环境前置条件与持久化路径

依赖	要求	说明
DeepSeek Harness	>=0.2.0-rc.2 <1.0.0	package.json 的可选 peer 依赖声明兼容 0.2.0-rc.2、0.2.1-rc.2 及后续 0.x 版本
Node.js	>= 22	DSH 运行时要求
Python	>= 3.11	由 uv 选择/管理解释器（支持 3.11+）
uv	任意近期版本	构建锁定运行时、提供 Python 解释器
git & gh	已安装并完成认证	拉取插件与知识源、支持社区知识 PR 与故障上报

setup.py 是幂等的：再次执行会按 uv.lock 重新校验运行时、更新持久化脚本并原子刷新运行时配置，不会在安装期启动知识循环。运行时、配置、知识与 remote-dev 状态默认位于 ~/.local/share/mindie-agent/dsh 与 ~/.config/mindie-agent/dsh；临时克隆目录随后可以删除。

装好之后怎么用

能力	触发方式	说明
昇腾领域知识、工程经验、测试与排障参考	当前会话手动触发 /mindie-agent <需求>	在当前会话显式输入一次 /mindie-agent 注入 Skill 并激活会话租约，随后在本会话后续轮次可持续调用 mindie_entry 与知识工具（knowledge_query / knowledge_explain / knowledge_distill / knowledge_feedback）；历史知识仅作参考，以当前环境实测为准
远端昇腾服务器 / 容器操作与事实状态查询	默认常驻，无需斜杠命令	直接用自然语言描述远端操作，Agent 调用 mcp__remote-dev__remote_*；只读事实状态查询 mindie_entry(op="status" | "reporting-status") 与 mcp__mindie-tools__mindie_status 同样无需 /mindie-agent
Profiling、仿真、资源租约与本地诊断	默认常驻，无需斜杠命令	mcp__mindie-tools__diagnostics_status、diagnostics_bundle 与 mindie_status 直接使用锁定运行时；mcp__mindie-tools__profiler、sim、coordinator 调用独立安装的可选组件 CLI（或 component_commands 配置命令）
知识源刷新	由已启用 /mindie-agent 会话内的 knowledge_sync 触发	仅在当前会话已通过 /mindie-agent 激活且语料不可用/过期或用户要求最新知识时调用一次，不轮询
公开经验沉淀与工具故障上报	统一贡献开关控制 + 已激活会话后台运行	显式选择 contribute 后，在已通过 /mindie-agent 激活的会话中，每次回合结束（agent/turn-stopping）在后台完成 session.v4.jsonl.zstd 公开对话脱敏采集与社区 PR 发布，并开启脱敏故障上报（未调用 /mindie-agent 的普通会话不触发采集）

示例：

/mindie-agent 帮我看看 vllm-ascend 里 MLA/GQA 首轴非连续 FIA 的已知验证结论，并给出在当前 910B 容器里复现精度的最小测试步骤。

连上 192.0.2.21:22 的 vllm-dev 容器，把我本地刚改的测试同步过去，在 NPU 上跑 pytest，长任务转后台并持续看日志。

架构与稳定性边界

flowchart TB
  subgraph DSH["DeepSeek Harness 0.2.0-rc.2 / 0.2.1-rc.5"]
    HOST["Host composition<br/>mindie-agent-dsh bundle"]
    STD["standard / 其它 agent preset"]
    SKILL["mindie-agent-skill<br/>@deepseek-ai/dsh-skill-filesystem"]
    HPLUG["mindie-agent-host<br/>./host.mjs -> mindie-agent-generation"]
    GEN["同代子纤维 (config.json canonical binding)<br/>./host3.mjs + @deepseek-ai/dsh-mcp-client"]
    STD --> HOST
    HOST --> SKILL
    HOST --> HPLUG
    HPLUG --> GEN
  end
  SKILL --> SK["skills/mindie-agent<br/>/mindie-agent"]
  GEN --> KS["mindie-knowledge 0.13.13<br/>mindie_entry / knowledge_* / Stop 脱敏采集"]
  GEN --> DIAG["mindie-diagnostics 0.5.6<br/>本地有界诊断 & 统一贡献开关故障上报"]
  KS --> FEED[("knowledge-vllm-ascend<br/>public feed & PR loop")]
  GEN --> RD["remote-dev 0.11.5<br/>remote_dev.mcp.server"]
  GEN --> MT["mindie-tools MCP<br/>scripts/component_mcp.py"]
  RD --> NPU[("远端昇腾主机 / Docker 容器")]

Host 组合行与组件职责

Host 行 ID	使用的插件 / 入口	核心职责	是否 experimental
mindie-agent-skill	@deepseek-ai/dsh-skill-filesystem	暴露 /mindie-agent 显式入口 Skill（disable-model-invocation: true）	否
mindie-agent-host	./host.mjs（在 mindie-agent-generation 子纤维中同代挂载 ./host3.mjs 与 @deepseek-ai/dsh-mcp-client）	注册原生 Host 工具（mindie_entry、knowledge_query、knowledge_explain、knowledge_feedback、knowledge_distill、knowledge_sync）、按会话挂载同代锁定的 remote-dev 0.11.5（remote_dev.mcp.server）与 mindie-tools（scripts/component_mcp.py）MCP 服务、处理 agent/turn-stopping 会话采集、提供模型摘要桥接并在无运行中任务时按权威适配器绑定（paths.configFile 的 package_dir 与 venvPython；current.json 仅作缺少该字段的 legacy seed 兼容回退）同代热切换	否

mindie-tools 本地诊断与分析组件服务（scripts/component_mcp.py）

host.mjs 为每个会话挂载 remote-dev 与 mindie-tools（scripts/component_mcp.py），在所有会话中默认可用，无需先执行 /mindie-agent，并在会话结束或版本切换时自动回收（交互式终端看板 npu-top 仅供人工在终端使用，不注册为 MCP 工具）：

工具名	用途	安装要求	调用参数与返回结果
mindie_status diagnostics_status diagnostics_bundle	查看当前运行时路径与版本、本地诊断与上报状态，或导出脱敏后的本地诊断包（仅保存在本地，不自动上传）	内置可用（直接使用插件自带的 Python 运行时）	diagnostics_status 可选传 config；diagnostics_bundle 必传 root（可选 operation_id、output）
profiler sim coordinator	调用 mindie-profiler（采集剖析）、mindie-sim（性能仿真）、mindie-coordinator（设备探测与租约）命令行工具	按需独立安装（插件默认不自带）。先查找配置的 Python 环境，再查 PATH，也可用 ~/.config/mindie-agent/dsh/config.json 的 component_commands 指定	传入参数数组 argv（如 ["--help"]），可选绝对路径 cwd；返回 component、status、exit_code、stdout、stderr、output_truncated（仅在 stdout 为 JSON 时附带 result）

相对路径默认按当前会话的工作目录解析，也可用绝对路径 cwd 指定其他目录。argv 直接传给组件，不经过 shell 展开。若可选组件未安装，调用会返回明确提示；本地与 CI 测试通过 component-contracts 依赖组安装对应版本。

单次调用超时默认 120 秒（timeout_ms=120000）、最多可设 10 分钟（600000）；输出默认最多 64 KiB（max_output_tokens=16384）、最多可设 1 MiB（262144），两路输出合计按每 token 4 字节计，大报告建议保存到文件。

• 不覆盖任何 DSH 内置行或预设，仅通过 cordis.patch.yml 执行 insert；DSH 标准预设改动不会被本适配器遮蔽。
• package.json 仅声明 @deepseek-ai/dsh（>=0.2.0-rc.2 <1.0.0）可选 peer 依赖，安装时不会把第二个 DSH 运行时拉入 profile。

贡献与故障上报

• 统一持久化贡献开关（mindie-consent.json）：社区知识共享与工具故障自动上报共用同一个持久化开关。显式选择 contribute 会配置项目范围内的公开知识共享（默认上游 mindie-agent/knowledge-vllm-ascend，自动解析或创建个人 Fork）并启动原生后台故障上报 worker；选择 disabled 则同时停止两者的后续外发。
• 升级保持与旧版授权重确认：已有的 disabled、later、read-only 选择在升级后保持关闭。旧版仅含知识共享授权（缺少统一授权 choice_revision / 标记为 needs_choice）的记录在升级或常规启动时不会自动获得故障上传权限，必须由用户显式重新确认一次后才允许上传故障报告。
• 三态严格区分：系统严格区分（1）本地授权配置已写入 mindie-consent.json、（2）后台上报/整理 worker 正在运行、（3）外部 GitHub Issue 或知识 PR 已实际创建。可通过 reporting-status 只读查看 worker 与队列真实状态，详见 用户须知。

范围与已知限制

• 锁定运行时版本：目标配套正式发布的 mindie-knowledge 0.13.13（da64fe111d878f44b7efec6af6ca46d3f5887be6）、remote-dev 0.11.5（131b24533479e9cefc572144adccdcb345f70846）、mindie-diagnostics 0.5.6（9b331956b00737dd6d8c956da3416316f2de1ddf），以及组件契约锁定 mindie-debugger 0.1.0（e9406b2b178335190d5cb59dff4d6985894497ba）、mindie-profiler 0.5.6（79d97e75bff7351b0472b93c03b072c1cf47f5e7）、mindie-sim 0.9.3（dbadff04b60937a0722b0a227cdad01beed083cd）、mindie-coordinator 0.7.4（79a8b28eef72d57f965a01c6660849f024fbb1c0；精确提交哈希以随包 uv.lock、runtime-requirements.txt 与 harness-compatibility.json 为准）。
• 历史同版本刷新边界：0.0.2 曾替换早期 0.0.2（828c375d1f546ed653250526465b8075c1691390）。继续使用 0.0.2 的用户需按 docs/same-version-refresh.md 显式刷新运行时与插件 bundle，并重启整个 DSH 进程。
• remote-dev 状态按会话隔离：每个 Agent 会话使用 ~/.local/share/mindie-agent/dsh/state/remote 下独立的目录。
• 后台自动更新边界：稳定启动器 host.mjs 支持在 DSH Host 存活且无运行中任务时定时检查正式插件 Release 与各官方组件仓正式 Release（详见 docs/releases/mindie-agent-dsh-0.1.2.md）。host.mjs 的 entryFor() 优先读取 paths.configFile（config.json）中的 package_dir 作为权威适配器绑定（current.json 仅在无该字段的 legacy seed 情形下作兼容回退），remote-dev Python 解释器与 host3.mjs 均由该权威绑定决定；纯组件更新直接构建旁路 uv 环境并更新权威适配器绑定（无需重装原生插件定义）；插件级更新通过 dsh plugin add/list --json 回读校验并标记 needs_host_reload=True（原生插件定义变更需重载宿主生效）；DSH 停止期间不依赖操作系统级后台常驻计划任务。
• 基准测试边界：mindie-bench 已支持 DSH 作为 L1/L2 G0–G2 原生评测 harness（详见 docs/benchmark.md），G3 原生采集评测在 mindie-bench 侧暂未接入 DSH。

开发、测试与发布基准

# 离线契约、协议与组件单元测试（不写用户目录）
uv sync --locked --no-editable --no-dev --group component-contracts
uv pip install -r requirements-dev.txt
npm install --no-save --package-lock=false @deepseek-ai/dsh@0.2.0-rc.2
uv run --no-sync python -m pytest -q
node --test tests/test_*.mjs

# 只检查前置条件与路径，不构建运行时
uv --native-tls run --quiet --no-project --python 3.13 python scripts/setup.py --dry-run

发布基准测试（Release Benchmark）

本仓库随 0.1.14 正式版发布可复现的 CPU 微基准测试资产（benchmark-results.json、benchmark-results.md）：

• benchmarks/release.json（由 benchmarks/release.py 执行）测量 100 条消息的 DSH v4 session.v4.jsonl.zstd 公开对话提取与隐藏推理过滤延迟（用例 public-transcript，指标 public_100_message_parse_latency，单位 us/op）。
• 上述 CPU 微基准仅证明本地解析的耗时基线，与常备昇腾 A2/A3 NPU 真机集成验收及 mindie-bench 端到端 Agent 研发任务评估相互独立。详见 docs/benchmark.md 与 docs/verification.md。

许可证

本项目基于 MIT License 开源。