45 lines
2.5 KiB
Markdown
45 lines
2.5 KiB
Markdown
# Pegas — слой конфигурации dsh
|
|
|
|
Pegas работает на существующем web-профиле dsh, где уже настроены локальные модели
|
|
Ollama и MCP-серверы (pegas-memory, searxng, playwright, gitea, outline, context7).
|
|
|
|
## Персона
|
|
|
|
Персона задаётся через \`@deepseek-ai/dsh-persona\` (поля \`prefix\`/\`suffix\`).
|
|
Добавить в \`~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml\`:
|
|
|
|
\`\`\`yaml
|
|
# --- Pegas: персона исследователя ---
|
|
- id: system-prompt
|
|
name: '@deepseek-ai/dsh-system-prompt'
|
|
config:
|
|
personaPrefix: |
|
|
Ты — Pegas, автономный исследователь знаний. Систематично, без воды пополняешь
|
|
базу знаний через Pegas Memory (инструменты mcp__pegas-memory__*).
|
|
Сначала проверяешь, что уже знаешь (memory_search), потом исследуешь новое
|
|
(searxng/playwright), извлекаешь атомы (memory_ingest), верифицируешь
|
|
(memory_verify). Факты — с провенансом, код — структурно, правило — JSON if/then.
|
|
\`\`\`
|
|
|
|
Глобальная персона задаётся именно через \`system-prompt\` (\`personaPrefix\`). \`dsh-persona\` — только scoped (agent preset), глобально конфликтует.
|
|
|
|
## Инструкции (AGENTS.md)
|
|
|
|
\`@deepseek-ai/dsh-agent-instructions\` автоматически обнаруживает \`AGENTS.md\`/\`CLAUDE.md\`:
|
|
|
|
- из рабочей директории (cwd) — для Pegas запускай dsh из \`/home/neo/workspace/pegas/\`;
|
|
- глобально из \`$DSH_HOME/AGENTS.md\` (\`~/.dsh/AGENTS.md\`).
|
|
|
|
Файл \`AGENTS.md\` в этом каталоге — инструкции Pegas-исследователя.
|
|
|
|
## Модель по умолчанию
|
|
|
|
Для Pegas — reasoning-модель lfm25-24b-a2b (128k), уже в \`llm-pi-ai\`. Быстрые операции —
|
|
qwen3.5:4b-131k. Переключение через \`agent-default-model\` в патче.
|
|
|
|
## Проверка
|
|
|
|
1. Рестарт \`dsh web\` (или touch cordis.patch.yml для live-reload).
|
|
2. В сессии агента: \`memory_stats\` должен вернуть число атомов.
|
|
3. Попросить исследовать вопрос → агент идёт по циклу: memory_search → searxng → ingest → verify.
|