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dsh-agentic-router 🌐 语言切换 / Language: 简体中文 · English DeepSeek Harness（DSH）插件： 学习型智能路由（agentic router）+ 数据飞轮 。 每回合开始时（ agent/inbox/claimed ）按任务类型与复杂度把请求路由到最合适的模型档位； 四个专家并行推荐、EXP3 元选择器决定听谁的；每回合按 质量代理信号 （工具失败、模型重试、成本、延迟）计算奖励并回传，路由策略随使用越学越准。 全部决策与奖励落盘，可审计、可重放。 v1.4.0 起切换真实生效 ：v1.3.0 及之前通过 agent/request 返回替换后的配置切模型， 但该返回值会被 DSH 内置的模型选择监听器强制改回，实际不生效；v1.4.0 改为在回合开始 向会话日志追加 request/header 事件（reason: router ），走 DSH 官方模型选择优先级链 （本进程选择 → 会话日志最新 header → 默认模型）真实切换。 v1.5.0 步骤级路由 ：在回合级基线之上， agent/pre-step 按 上一步的工具调用 做 步骤级调整——重型工具（写代码/执行/子 agent 等，见 HEAVY TOOLS ）→ 下一步升级 strong （pro）；轻量/纯文本 → 回到回合基线档。实现"简单步骤 flash、复杂步骤 pro"的近似形态 （步骤切换对下一步生效，一阶延迟）。步骤级决策落盘 steps.jsonl ， agentic router stats 可见 stepSwitches 与 stepLog 。 架构 专家 算法 状态 rule 确定性阈值表（复杂度 ≤0.3→fast，≥0.7→strong，其余 mid） 冷启动先验，常驻兜底 UCB 簇×档多臂老虎机，未探索臂上界∞、平局轮转 零样本即活跃 LinUCB 特征线性打分 + 探索项，梯度更新 影子，50 样本毕业 k-NN 经验池最近邻（k=5）聚合 影子，30 经验毕业 EXP3 元选择器，重要性加权更新 常驻，冷启动偏 rule（权重 2.5） 设计细节与路线图见 docs/DESIGN.md。 安装 --profile 必填。安装后重启 Web，工具 schema 才会进入 prompt 组装。 切换到真实切换（active） 默认是 shadow 模式 （只记录与学习，不切换模型）。切到真实切换，最省事的方式：重启后在任意 DSH 会话里对 agent 说： 把 agentic router 切成 active 模式 agent 会调用 agentic router set mode （mode=active），并把模式持久化到 /.dsh/storages/dsh-agentic-router/…

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