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dsh-planner-executor

工作流 更新于 2026.08.17

在终端中运行以下命令:

dsh plugin install mikuuuuuue/dsh-planner-executor

将以下提示词粘贴到 DeepSeek Harness 对话框中:

在终端执行 dsh plugin install mikuuuuuue/dsh-planner-executor 即可安装,源码仓库为 https://github.com/mikuuuuuue/dsh-planner-executor 。

插件介绍

当主模型既要推理规划又要逐步执行工具调用时,大量中间步骤会迅速膨胀会话上下文、消耗 token,还迫使思考和执行共用同一个模型。dsh-planner-executor 将这两个职责干净地分离:主模型专注于分析、制定计划、汇总结果,执行工作则通过 delegate_execution 工具委派给一个独立子代理,在专属会话中完成。中间步骤永不进入主会话,只有最终汇报回到主模型——最大限度节约主模型 token,同时允许不同角色各用最合适的模型。

子代理的 LLM 提供方、执行模型、单次 token 预算、最大委派深度、执行者人格、允许/禁止工具列表均可在 Web 设置面板「规划与执行」分节中独立配置,留空即继承主模型设置,修改后下一次调用即时生效。安全边界方面,子代理权限固定在沙箱范围内、审批策略锁定为 never、工具目录中 delegate_execution 被强制禁止,即使被构造调用也会被深度守卫拦截,递归委派在结构上不可能发生。

适合多模型协作场景:用高推理模型做规划、用更快速或工具能力更强的模型做执行;也适合对子代理权限和成本有精细管控需求的团队。零构建依赖、纯 JavaScript ESM,即装即用。

使用场景

  • 用高推理模型做规划、用快速模型做执行,降低整体延迟与成本
  • 避免工具调用的中间步骤撑爆主会话上下文窗口
  • 对子代理的模型、工具范围和 token 预算做精细管控

适合人员

  • 需要多模型协作的 AI 工作流开发者
  • 对 token 成本敏感并希望精细管控子代理权限的团队
  • 希望将规划与执行解耦以提升系统可维护性的架构师