mirror of
https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness
synced 2026-08-15 21:04:50 +00:00
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Agent Note: 由 dsh-llm 拥有的提供方无关内容块词汇
Status: implemented
English | 中文
问题
harness 需要一套统一的内部消息语言，供 agent loop（智能体循环）、会话日志和所有插件共同使用。
决策
自主拥有词汇：消息是类型化内容块的数组（text、reasoning、tool-call、tool-result），其联合类型派生自可合并扩展的 ContentBlockMap，插件通过声明合并添加新的块类型。同一可合并扩展映射模式为所有「字符串化」字段提供类型（MessageSource、FinishReason、TurnTrigger、TurnEndReason）。流式输出采用原始分片协议；BlockAssembler 是唯一的共享组装实现。适配器负责转换为提供方的协议格式（wire format）——映射成本留在适配器中，正是它该在的地方。
会话内上下文注入（context/message）和轮次中途 steering（中途引导）最初渲染为带标签的 user-role 信封（system-reminder 模式），而非引入新角色，因此适配器无需承担额外负担。如今两者都投影为无包装的普通用户内容；见注入内容信封 Agent Note。实际适配器验证已确认此渲染方式符合当前 DeepSeek 的行为；如果未来某提供方出现不兼容，应在该适配器内处理，而非引入新的规范角色。
曾考虑的替代方案
- 镜像 DeepSeek/OpenAI chat-completions 结构：对第一个提供方零映射成本，但对富内容（推理、结构化块形式的工具结果）处理不便。
- 原样采用 Anthropic Messages 块结构：经过实战检验，但规范类型将镜像一个 harness 并非首要对接的第三方 API。
后果
- 推理（reasoning）在核心层有了归属，无需依赖提供方特有的结构。
- 多模态块只有在适配器、UI 和上下文压缩（context compaction）三方协同支持后才会回归；见 drop-image Agent Note。
- 缓存提示与 assistant prefill 在有实际适配器能兑现之前保持缺席；见无生产者的词汇变体与无端到端可用路径的请求旋钮 Agent Note。
- 每个适配器都需承担翻译成本；首批真实适配器已验证了流式输出协议，新适配器应继续在适配器本地测试中验证其提供方特有的映射。
- 跨包边界的 ID 使用品牌类型（
CallId、agent 与会话共享的SessionId）——零运行时开销的名义类型。