#models

该部署默认值供入口在创建尚无会话级模型选择的 Agent 时使用。AgentDefaultModelConfig 提供 ctx.agentDefaultModel；dsh --profile headless 这类直接入口与 ApiProxy 这类由 Host 支撑的入口读取同一服务，而不是分别持有平行的提供方／模型默认值。

基础压缩（compaction）后端：BasicCompactionEngine 实现 @deepseek-ai/dsh-compaction Service Definition，使用可复用的 ctx.tokenMeter 压力、token 预算保留与摘要。摘要是直接的一次性 ctx.llm.stream() 调用，它会回放会话前缀以复用提供方的 KV Cache（可在 llm/stream 处拦截）。

可安全回放、不依赖模型的剪枝服务（ctx.toolResultPruner）。它会将超出预算的 tool/result 表层节点改写为长度受限的头部、固定省略标记和长度受限的尾部，同时在仅追加会话日志中保留完整原始事件。

提供方无关的 LLM（大语言模型）词汇与抽象服务。本包定义 agent loop（智能体循环）、会话日志和所有插件共同使用的规范词汇。

harness LLM（大语言模型）seam 的 DeepSeek chat-completions 适配器：直接 fetch + SSE（Server-Sent Events，由 eventsource-parser 分帧），将官方协议格式（wire format；真源：API 文档 guides/thinking_mode、guides/tool_calls、api/create-chat-completion）转换为 StreamChunk 协议。

基于 @earendil-works/pi-ai 的 harness LLM（大语言模型）seam 通用多提供方适配器。一个插件实例拥有一份以路由为键的提供方 profile 字典；每个请求使用 GenerateOptions.provider 选择 profile，并针对该路由已配置的 catalog 解析 GenerateOptions.model。点名了已安装 pi-ai 提供方的路由会继承其端点、协议格式（wire format）与模型 catalog 作为默认值，并逐字段覆盖；pi-ai 未提供的路由则整…

一个函数插件，通过 agent loop（智能体循环）在已关闭步骤上触发的 agent/request-error waterfall（瀑布式事件）应用确切提供方重试策略。它不包装 ctx.llm.stream()：每次适配器调用仍是一次提供方尝试，每次重试都会开启新的编号轮次。

可选的 ctx.sessionTitle 提供方，通过 ctx.llm 总结第一条符合条件的用户消息。它注册 first-prompt 节奏，只在全新非 fork 会话首次创建回退时自动运行，并将结果归因于该消息的确切 seq。自动失败会保留回退，之后只能通过 ctx.sessionTitle.refresh() 重试。

通过单例 ctx.tokenMeter 服务进行具备回放感知能力的 token 测量。它从持久日志为每个会话推进一个隔离 fold，因此压缩（compaction）与其他压力敏感插件可以共享计量，无需依赖 CompactionEngine。