llm-adaptive
by dylan121322
自适应模型路由:请求级复杂度分类,按配置链自动选择后端 provider。
Adaptive model routing: per-request complexity classification with automatic provider routing.
安装
dsh plugin --profile web add github:dylan121322/llm-adaptiveGitHub 源码安装:首次需按提示配置 allowBuilds 构建授权后重试
安装与环境配置指引、插件开发教程见 DSH 中文社区文档 ↗
安装即在你的机器上以你的权限运行第三方代码——它可读写文件、使用凭据、访问网络,DSH 的工具审批不会为插件代码加沙箱。「检测到 manifest」仅代表发现 dsh.bundle / dsh.plugin 清单,不构成兼容性或安全审查;安装前请审阅源码,不熟悉的插件先在不含密钥的环境试用。
README
DeepSeek Harness 的 adaptive 模型路由插件。在模型选择器(/model)中提供 adaptive 选项:每个 LLM 请求先由 flash 分类器判难度(low / medium / high / critical),再按配置驱动的路由链自动转发到对应后端 provider。
功能
- 请求级复杂度分类 ——
deepseek-v4-flash直连(不走代理,无递归)。 - 上下文感知判定 —— 分类 prompt 注入会话目标滚动摘要 + 最近对话(延续 / 收尾 / 报错循环三条判定要点)。
- sticky 防降档 —— 任务中途判定下降时保持上一档,除非消息含明确降级指示或收尾信号。
- 配置驱动路由链 —— 路由链读
pool.json的routing.levels($active展开为当前活跃 provider,缺失回退默认链);转发失败沿链逐个降级。 - 分类器配置动态化 —— URL / 模型 / key 引用从
pool.json的classifier节读取(代码不硬编码密钥)。 - 失败安全 —— 任何分类失败降级 medium,绝不阻断请求。
- 可观测 —— 每次决策(档位、cause: llm/sticky/cache)写入插件日志。
- 120s 决策缓存 —— 按用户文本头部 + 目标指纹键控。
依赖
- DeepSeek Harness (dsh)
- 模型池文件
~/.dsh/tools/cc-switch-sync/pool.json,需包含:classifier节:url/model/key_ref(按~/.dsh/.credentials.yaml解析,池内api_key兜底)routing.levels:low/medium/high/critical路由链
- 分类器可用的 DeepSeek API key
池文件由 cc-switch-sync 的 import 工具生成(也可手写)。插件每次请求重读池,池改动即时生效。
安装
dsh plugin add llm-adaptive
本地开发(profile 内 file: 引用):
cd ~/.dsh/profiles/web && npx pnpm@10 install # 配合 "llm-adaptive": "file:plugins/llm-adaptive"
重启 dsh web 服务后,在 /model 选择 adaptive(自动路由)。
使用
- 打开
/model,选择adaptive(自动路由)。 - 之后每个 LLM 请求先判档(low/medium/high/critical),再路由到该档位路由链的第一个可用 provider。
- 决策日志(
level=… cause=… chain=…)写入~/.dsh/hooks/plugin.log。
选择器中也提供显式档位模型(low / medium / high / critical)可直接选用。
原理
为 adaptive provider 注册自定义 LlmAdapter:stream() 内 await 分类(async generator),再经 ctx.llm.prepareCall + stream 转发到目标后端(chunk 协议统一透传)。选择请求级适配器而非代理或请求层拦截,是因为 dsh 热切换配置且 prepared-call 契约要求 options 与 prepared 的 provider/model 一致。
许可
MIT
原始 README: https://github.com/dylan121322/llm-adaptive/blob/main/README.zh.md ↗
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