agent-jit

在 Agent Loop 中，多步工具编排、状态维护、中间数据流转这些步骤本质上完全是确定性的，却仍然要消耗 token 和模型往返轮次。Agent JIT 把这些确定性路径从 LLM 循环中剥离出来，编译为受限 DSL 程序，交由 schema-validated graph runtime 确定性执行，让 Agent 不再为不需要智能的步骤支付 token。

插件注册两个核心元工具：jit_describe_tools 将任意宿主工具渲染为确定性函数式契约，jit_execute_program 将 DSL 源码编译为 schema-validated IR 后在图运行时执行。任何已注册进 ctx.tools 的宿主工具（bash、glob、web_search 或其他插件提供的工具）都零配置直接可被 DSL 编排，执行走完整策略管线。实验数据显示，相比迭代式工具调用，token 消耗降低约 9.5 倍，模型往返轮次减少 4 倍，暴露给模型的中间数据减少 9.1 倍，同时任务正确率保持 100%。

适合在 DeepSeek Harness 中运行多步工作流、希望显著降低 token 开销与延迟的开发者。Agent 仍是 planner，Agent JIT 纯粹是执行 offload 层，不改变 Agent 的规划角色。