dsh-maf

Microsoft Agent Framework（MAF）是 Semantic Kernel 的企业级继任者，核心思路是用 YAML 声明式地定义 agent 与 workflow，天然适合让智能体来生成、校验和执行。但此前 MAF 生态与 DeepSeek Harness 之间没有适配——dsh 里的 agent 无法直接读取 MAF 的声明文件，更无法在对话中完成一次完整的校验-运行闭环。dsh-maf 正是为填补这个断层而生：它把 MAF SDK 包装成 dsh 可用的工具集，让你只需一句话就能让 dsh 智能体检查环境、校验 YAML、运行 agent 或 workflow，甚至生成新的声明模板。

插件提供五个工具：maf_status 检查 MAF 包版本与 Python 环境是否就绪；maf_validate 通过 AgentFactory 解析并校验 declarative agent YAML 的合法性；maf_run_agent 加载 YAML 并传入 prompt 直接运行 agent；maf_run_workflow 以标准 sample 布局（workflow.yaml + main.py）执行 workflow；maf_scaffold 则根据需求生成 agent 或 workflow 的 YAML 骨架，省去手写样板的繁琐。引擎底层调用 AgentFactory.create_agent_from_yaml_path 后 await agent.run(prompt)，超时默认 180 秒，适配 agent 运行可能较慢的场景。

适合正在探索 MAF 声明式编排、同时希望借助 dsh 智能体降低操作门槛的团队与个人开发者。尤其当你需要频繁调试 YAML 定义、批量生成 agent 模板、或在 dsh 对话中一键验证声明文件时，这个插件能显著缩短从编写到可运行的反馈周期。注意事项：运行 agent 或 workflow 会消耗已配置的 provider API 额度，且 declarative agents API 目前官方标注为 experimental，接口可能变动。