dsh-tool-vision

GitHub: Scorp1o117/dsh-tool-vision · npm: dsh-tool-vision · English

属于 DeepSeek Harness Enhancement Suite —— Vision · Soul/Persona · 长期记忆 · 插件市场。

给 DeepSeek Harness 外接视觉模型的插件。

DeepSeek 自家模型是纯文本的，而且 harness 的每次模型请求都严格从会话日志推导（llm/stream 请求必须与持久化推导一致，否则 agent-loop invariant 会报 log-reconstruction desync）。本插件用两条路径补上缺口：

1. inspect_image 工具 —— 把图片（本地文件或 http(s) URL）发给任意支持 image_url 内容块的 OpenAI 兼容 /chat/completions 端点，把视觉模型的文字回答带回对话。
2. 图片桥（v0.2.1） —— 粘贴的图片在进入持久化日志之前就被转换成 inspect_image 指引文本，拦截点是 agent/pre-step waterfall（这是 harness 唯一允许插件替换"进入某一步的消息"的缝；替换后的消息会成为持久化的 user/message 日志，所以请求重建 invariant 天然满足）。旧版本已经写进日志的图片消息，会在该会话下一次 pre-step 时用 surface replace 惰性修复。只有 multimodalModels 白名单内的模型直收图片块；不参考模型的 inputModalities 声明——因为很多配置为了通过 prompt 准入检查，会给纯文本模型声明 input: [text, image]（那只是声明，不代表上游真的能吃 image_url）。

• 除 dsh SDK 外零依赖 —— 兼容任意端点：OpenAI GPT-4o、Qwen-VL（DashScope）、GLM-4V（智谱）、Moonshot、Gemini 兼容端点、本地 Ollama 等。
• 注册在全局工具层：进程内所有 Agent 都能调用 inspect_image。
• Web UI 设置栏（v0.3.0）：设置 → 视觉模型 编辑 tool-vision 命名空间（API 地址、只写密钥、模型、桥接选项），写入 settings.yaml，改动即时生效无需重启。API 密钥存放在 settings.yaml 而非 profile patch；插件按包名挂载（name: 'dsh-tool-vision'）以便 web 端发现客户端 bundle。

安装

在 profile patch（$DSH_HOME/profiles/<name>/cordis.patch.yml）里挂载：

- insert:
    - id: tool-vision
      name: 'dsh-tool-vision'     # 前置：在 profile 里 pnpm add dsh-tool-vision
      config:
        baseURL: 'https://api.openai.com/v1'
        apiKeyEnv: 'VISION_API_KEY'
        model: 'gpt-4o-mini'

不装 npm 包、直接加载本地路径：

    - id: tool-vision
      name: './plugins/dsh-tool-vision/index.js'

配置

字段	默认值	含义
baseURL	https://api.openai.com/v1	OpenAI 兼容 API 基地址
apiKey	''	API 密钥（优先于环境变量）
apiKeyEnv	VISION_API_KEY	存放密钥的环境变量名
model	gpt-4o-mini	视觉模型 id
maxTokens	1024	视觉调用最大输出 token
timeoutMs	60000	单次请求超时
maxImageBytes	10MB	本地图片大小上限
description	默认描述	工具描述（模型可见）
bridgeTextOnly	true	把粘贴图片转成文本指引（发给看不懂图片的模型时）
bridgeExportDir	临时目录	桥接图片导出目录（os.tmpdir()/dsh-vision-bridge）
multimodalModels	[]	直发图片块的模型 id（如 mimo-v2.5）

图片桥配置

1. 在模型设置里给要贴图的模型声明图片输入（pi-ai 风格），让 harness 放行图片消息：

   llm-pi-ai:
     providers:
       your-provider:
         models:
           - id: deepseek-v4-flash
             input: [text, image]
   

2. 在插件配置里列出真正多模态的模型，让它们直收图片块：

   - id: tool-vision
     name: 'dsh-tool-vision'
     config:
       multimodalModels: ['mimo-v2.5', 'grok-4.5']
   

之后在文本模型下贴图，转录里会留下一条指引： [User sent an image, exported to: <path>. Inspect it with the inspect_image tool...] （该消息不再以像素图形式渲染），Agent 会调用视觉端点查看并把结果带回对话。

为什么不用 llm/stream？harness 会冻结每个请求，且 agent-loop invariant 会拒绝任何与会话日志推导不一致的请求；这个 cordis 版本的 waterfall next() 也无法替换请求参数。agent/pre-step 才是受支持的缝：它的决策消息会成为持久化日志，invariant 天然成立。

密钥解析顺序：config.apiKey → process.env[apiKeyEnv] → process.env.OPENAI_API_KEY。

工具：inspect_image

参数	必填	含义
path	✅	图片路径（绝对路径，或相对当前工作区）或 http(s) URL
question	–	可选的具体问题
detail	–	auto / low / high 分辨率提示

示例端点（baseURL）：

• OpenAI：https://api.openai.com/v1 —— gpt-4o、gpt-4o-mini
• 阿里云 DashScope（Qwen-VL）：https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 —— qwen-vl-plus、qwen-vl-max
• 智谱（GLM-4V）：https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4 —— glm-4v-flash（免费档）、glm-4v-plus
• Moonshot（Kimi）：https://api.moonshot.cn/v1 —— moonshot-v1-8k-vision-preview
• Ollama 本地：http://localhost:11434/v1 —— llama3.2-vision（无需密钥）

限制

• 被桥接的图片以文本指引进入对话（转录而非像素）——文本模型无法做像素级上下文推理；视觉模型的描述通过 inspect_image 回传。
• 图片以 base64 传输；注意隐私与大小限制。
• 独立于 dsh-llm 的路由/重试体系；失败会向 Agent 返回明确错误。

License

MIT