@deepseek-ai/dsh-llm-acp

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DeepSeek Harness 的 ACP 客户端 LLM 适配器 + ACP 服务设置界面。通过外部 Agent Client Protocol 服务器作为模型提供方接入 harness 的 LLM 层，并提供一个 Web 设置页面用于浏览 ACP 注册表和管理已配置的服务器。

本包是一个双面 dsh 插件：宿主端（lib/index.js）是传输适配器，在 ctx.llm 上注册 provider 路由；客户端（lib/client.js）是浏览器设置页面，让用户从 Web UI 浏览 ACP 注册表并添加/删除 ACP agent 服务器。

界面

ACP注册表添加acp-server

支持acp registry上的所有acp-server[https://agentclientprotocol.com/get-started/registry]

如claude,codex,opencode等

ACP服务管理

使用acp-server进行交互

安装

dsh plugin --profile my-acp add github:shenkonghui/dsh-llm-acp

或从本地目录安装：

dsh plugin --profile my-acp add ./dsh-llm-acp

构建产物（lib/）已提交到仓库，安装时无需运行任何构建脚本。

卸载

dsh plugin --profile my-acp remove @deepseek-ai/dsh-llm-acp

这会从 profile 中移除依赖和 bundle 层。

配置

安装后，在 Web UI 中打开 设置 → ACP 服务。浏览 ACP 注册表，在任意 agent（如 Devin、Codex、Claude Agent）上点击 添加，即可将其配置为 ACP 服务器。每个已配置的服务器会创建一个独立的 provider 路由 acp-<server-id>。

在 我的服务 标签页中，点击任意已配置服务器上的 编辑 按钮，可以：

• 设置环境变量用于认证（如 DEEPSEEK_API_KEY、OPENAI_API_KEY）。每个服务器的环境变量会与插件级 env 合并，服务级优先。
• 选择要启用的模型。从服务器发现的模型目录中多选要暴露的模型，不选则启用全部已发现的模型。

也可以直接在 settings.yaml 中配置：

llm-acp:
  servers:
    devin:
      command: devin
      args:
        - acp
      name: Devin
      env:
        DEEPSEEK_API_KEY: sk-xxx
      models:
        - deepseek-chat
        - deepseek-reasoner

工作原理

宿主端 — LLM 适配器

apply(ctx, config) 从 llm-acp 设置命名空间读取已配置的服务器列表。对每个服务器，启动一个长生命周期的子进程，通过 stdin/stdout 建立 ACP ClientSideConnection，并在 ctx.llm 上注册路由为 acp-<server-id> 的 AcpAdapter。每次模型调用会创建新的 ACP session，将完整对话作为一条用户消息发送，并将流式 agent_message_chunk 更新转换为 harness 的 StreamChunk。

客户端 — 设置界面

浏览器端注册一个 settings.section slot，渲染 ACP 注册表浏览器和"我的服务"列表。添加服务器时会将其持久化到 llm-acp 设置命名空间；宿主端监听变更并同步更新 provider 目录。

注册表命令推导

ACP 注册表指定了不同的分发类型：

binary 类型使用可执行文件的 basename，这样已安装到 PATH 的二进制文件可以直接找到，避免 spawn ./bin/devin ENOENT 错误。

配置项

协议契约

每次 stream() 调用：

1. 创建新的 ACP session/new，使用配置的 cwd。
2. 将 harness 的 messages 和 system prompt 渲染为一条 ACP 文本块。
3. 发送 session/prompt，将流式 agent_message_chunk 更新作为 text-delta chunk 传输。
4. 当 emitReasoning 开启时，agent_thought_chunk 更新转换为 reasoning-delta chunk。
5. session/prompt 响应的终态 stopReason 转换为 finish chunk。

工具调用增量不会被输出。ACP 服务器内部执行自己的工具。

停止原因映射

构建

pnpm install
pnpm build    # tsc -b && tsdown

构建产物已提交到仓库，用户安装时只需 pnpm install 即可。

已知限制与待办事项

• 不支持 harness 工具生态 — ACP 服务器执行自己的工具；harness 的 GenerateOptions.tools 被忽略。
• 无 session 复用 — 每次 stream() 调用创建新的 ACP session 并重新发送完整对话。
• 无 token 用量 — ACP v1 不提供 token 计数；适配器不输出 usage chunk。
• 系统提示在消息体内 — ACP session/new 没有 system 槽位，harness 的 system prompt 被拼接到用户消息文本前。
• 全量历史重发 — 适配器将整个 messages 数组渲染为一条用户消息。
• ACP v1（SDK 0.25.1） — 适配器使用 @agentclientprotocol/sdk 0.25.1，其 session/prompt 响应携带终态 stopReason（v1 契约）。
• 扩展协议处理 — Devin 的 _cognition.ai/* 通知被静默消费（进度文本在 emitReasoning 开启时作为 reasoning 输出）；其他非标准 ACP 扩展被吞掉以避免 SDK 错误日志。

许可证

MIT