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A

@local/agent-team-room

Agent Team Room

A multi-agent collaboration studio for DeepSeek Harness: configure agent roles and models, assign a mission, and watch the agents converse and summarize.

The plugin will be installed here. Keep web if you are unsure.

npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:OnlyFlashEobard/dsh-agent-team-room#b19a57399aaf9068c7a8d69d973b2120a91846d3
READMECompatibilityVersions

Compatibility and provenance

Agent Team Room is published as @local/agent-team-room and currently resolves to version 0.2.0. The Hub verifies its manifest and preserves the exact installation source for reproducible installs.

DSH compatibility
*
Runtime surfaces
web
Release source
github
Registry updated
10/27/2026

Versions

0.2.0stable
10/27/2026

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Latest
0.2.0
DSH
*
HMR
Process restart
Tree shaking
Safe tree shaking not declared
Unpacked size
Unavailable
Files
Unavailable
Surface
web
License
MIT
Source
github
GitHub
★ 1
Weekly downloads
0
Last push
10/27/2026
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Headless@deepseek-ai/dsh-headlessThe dsh one-shot bundle: a direct core Agent/Session runner over dsh-base with no Host, HTTP, or browser layerExperimental Ralph Bundle@deepseek-ai/dsh-experimental-ralph-bundleRun explicitly requested repeated work with fresh agents.Subagent Codex@deepseek-ai/dsh-subagent-codexOne-shot Codex subagent provider over the official app-server protocolSubagent Claude Code@deepseek-ai/dsh-subagent-claude-codeOne-shot Claude Code subagent provider over the official Agent SDK

README

Agent Team Room · 智能体团队

一个多 Agent 协作工作室插件,安装后出现在 DSH Web GUI 左侧栏,打开后是独立页面:配置 Agent、下达任务、观看 Agent 之间的协作,直到主 Agent 判定交付或你主动停止。

仓库:https://github.com/OnlyFlashEobard/dsh-agent-team-room

能力

  • 协作空间:任务目标 + 可选验收标准;成员按编排方式持续发言,实时流式展示;可随时插话、暂停、继续或停止。
  • 交付判定:每轮结束由主 Agent 按任务目标与验收标准判定是否交付;未交付时给出下一轮重点,已交付时由收尾成员输出交付说明。
  • 团队设置:每个 Agent 的名称、角色、头像/颜色、服务、模型、温度、max tokens、推理强度、人设;启用/停用、增删、上下移动发言顺序;团队名称、收尾成员、自动组队、主 Agent 模型、编排模式、单次调用超时、成员工作模式、工作区。
  • 自动组队:主 Agent 按任务难度决定成员数量与配置;任务栏可点「AI 组队」内联预览后采用,或开启「按任务自动组队」每次先规划再协作。自动规划/采用前的阵容会保存,可一键恢复。
  • 运行历史:保留最近多场协作,可打开查看、继续未完成场次、导出、删除;当前场次与历史场次分开显示。
  • 交付物:导出 Markdown;选择工作区后可把记录保存为 agent-team-room-<run>.md。
  • 工作区上下文:读取所选目录的结构与关键文件(README/AGENTS.md/package.json 等)作为团队上下文。
  • 两种成员模式:对话 只调用模型;真实执行 为每个成员创建带工具的短子会话(实验性,可能触发工具审批,并会在工作区内读写)。
  • 三种编排:顺序轮询、主 Agent 点名下一轮成员、同轮并行。

所有发言都是配置模型的真实输出。配置与运行历史按 DSH profile 隔离,保存在当前 profile 目录的 agent-team-room.json。

运行方式

协作没有轮次上限:成员发言 → 主 Agent 交付判定 → 未交付则按 nextFocus 继续,已交付则总结结束。结束方式只有:

  1. 判定交付;
  2. 用户暂停/停止(暂停后可继续,停止后可「继续上一场」);
  3. 连续基础设施失败(连续三次判定失败或连续两轮无人产出)导致中断。

暂停会等当前轮结束后生效;恢复会从已保存的记录继续,不会重新跑前面的轮次。长任务的上下文只带最近发言与项目进展摘要,避免无限膨胀。

验收标准

任务栏的「验收标准」会进入判定与总结:主 Agent 逐条核对;有明确验收标准时,不会仅凭提纲宣布交付。留空则由主 Agent 按任务目标自行判断。

主 Agent 模型与容错

团队设置里可选「主 Agent 服务/模型」,用于自动组队与交付判定;留空跟随 profile 默认模型。组队/判定调用失败时会尝试回退到收尾成员或团队成员的模型;单次调用超过配置的超时时间会记为失败并继续(成员回合失败会记录到消息里)。

给会话主 Agent 的工具

agent_team_room 工具支持:

  • plan:按任务与难度给出组队方案(apply: true 时保存);
  • start:自动组队、保存并立即开始协作;
  • status:读取当前/最近一场状态。

安装与使用

以 bundle 方式安装本目录(plugin_manager → install_bundle),或链接到 profile 的 node_modules 后重启。安装后左侧栏出现「智能体团队」。

  1. 「团队设置」配置成员与主 Agent 模型;或开启「自动组队」。
  2. 「协作空间」填写任务目标与验收标准 → 开始协作,或先「AI 组队」预览。
  3. 随时插话;需要停下来讨论时点「本轮后暂停」,恢复用「继续上一场」。
  4. 在「运行历史」查看/导出/继续之前的场次。

数据与接口

  • 当前 profile 下 agent-team-room.json(旧版 ~/.dsh/agent-team-room.json 会一次性迁移)
  • 同源接口:/api/agent-room/{meta,state,config,plan,start,pause,resume,stop,message,reset,history/*,roster/undo,model-info,export,save}

开发

node --check index.js && node --check client.js
node test-engine.mjs

test-engine.mjs 使用假模型覆盖:多轮直到交付、验收标准、暂停/恢复、历史、阵容快照、点名编排、工作区上下文、缺模型成员、真实执行模式的 subagent 链路。

已知限制

  • 真实执行模式依赖当前 profile 的 subagent 服务,并使用当前活动会话作为父级;可能继承父会话上下文,工具调用可能触发审批。它适合需要读写工作区的场景,日常讨论用对话模式即可。
  • 交付判定是模型判断,不会自动执行验收命令;需要硬性验收时请把命令/标准写进验收标准,或使用真实执行模式让成员自行验证。
  • 调用来源校验目前仅限回环地址(未做 Origin/CSRF 防护),请只在本机使用。