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divramod/divramod-claude-code-plugins · divramod's Claude Code plugins, one marketplace: agent skills and live panes for Claude Code.
这是一个面向 Claude Code 的插件集市，集中提供三类插件：divramod-skills 智能体技能（计划、评审、交接、落地、研究、内容总结等，也可作为 Codex 插件使用）、hal2-mcp（hal2-cli-mcp MCP 服务器，需二进制文件位于 PATH）以及 divramod-subagent-context（为会话中每个子智能体展示模型、effort、上下文占用、峰值与压缩情况的实时面板）。插件通过 Claude Code 的 marketplace 命令安装、更新，仓库为同步镜像，实际开发在 divramod/hal2 中进行。
langchain-ai/deepagentsjs · The batteries included agent harness.
Deep Agents 是一个内置完整能力的智能体框架（agent harness），以 TypeScript 包 deepagents 形式发布。它把提示词、工具与上下文管理预先封装好，安装后即可运行一个可用的智能体，并按需定制。内置能力包括：用 write_todos 做任务拆解与进度跟踪的规划能力；read_file、write_file、edit_file、ls、glob、grep 等文件系统工具作为工作记忆；通过 task 派发子智能体以隔离上下文窗口；以及让这些工具开箱可用的默认提示词与中间件。框架与模型供应商无关，可配合支持工具调用的聊天模型使用；createDeepAgent 返回编译好的 LangGraph 图，因此可用流式、Studio、checkpointer 等 LangGraph 特性。支持通过传入 model、tools、systemPrompt 进行定制，并提供 deepagents、deepagents/browser、deepagents/node 等运行时入口。
langchain-ai/deepagents · The batteries-included agent harness.
Deep Agents 是 LangChain 团队开源的一套「电池内置」型 Agent 运行框架（harness），提供开箱即用的智能体实现，同时允许对任意组件进行扩展、覆盖或替换。其设计面向长周期、多步骤任务，支持任何具备工具调用能力的模型（前沿闭源、开放权重或本地模型均可），并基于 LangGraph 构建，具备流式输出、持久化与检查点等能力，可通过 LangSmith 进行追踪、评测与部署。核心特性包括子智能体（隔离上下文窗口的任务委派）、文件系统读写编辑与搜索（可插拔本地/沙箱/远程后端）、上下文管理（长对话摘要、工具输出落盘）、Shell 访问、持久记忆、人工介入（工具调用前审批/编辑/拒绝）、按需加载的技能（Skills）以及自带函数或任意 MCP 服务器的工具集成。项目还提供 JS/TS 版本 deepagents.js 以及终端编码智能体 Deep Agents Code。
LangChain 把 ScaleDown 的专用小模型接进了 Deep Agents 和 LangChain 智能体框架里。原来长时间运行的智能体上下文会越堆越满，而用通用大模型去摘要历史、压缩工具结果又慢又贵。现在换成专门做单一任务的 ScaleDown 模型（摘要、压缩、抽取、分类），官方称这些窄任务上比前沿模型快 200 倍、便宜 467 倍，单次最多能读 100 万 token，还能直接处理图片和扫描 PDF。做智能体的开发者可以借此降低每次决策的成本和延迟，也可通过 LangSmith LLM Gateway 追踪调用和用量。
LangChain 团队开源的 Deep Agents SDK 是一个帮开发者搭建 AI 智能体的工具包，这类智能体可以自己规划任务、派生子智能体、读写文件，去完成耗时很长的工作。问题是任务一长，对话内容就会超出模型能记住的容量，导致 AI「忘事」、表现变差。为此它用三招省内存：工具返回内容超过 2 万 token 就存到文件系统里，只留一个路径和前 10 行预览；上下文用到 85% 时，把旧的写文件操作替换成文件路径，不再重复占位置；再不够就把整段对话压缩成一份摘要，同时把原始记录完整存进文件系统，需要时再查回来。这样开发者能让 AI 长时间干活而不容易「失忆」。