轻量级Agentic OS，集成运行时调度、安全策略与全链路可观测性，内置无Token响应压缩，直接降低token消耗，让智能体运行更省、更稳、更透明
作为动态token压缩插件，可智能削减请求token用量，不损失模型输出智能，配置简单即插即用，降低大模型调用成本同时保持原有交互体验。
队列调度插件，支持高峰期暂存排队大模型推理任务，夜间低峰时段自动批量执行，自带费用节省报告生成能力，接入简单，降低推理成本。
提供会话轨迹token浪费分析能力，依托waterfall执行层实现无效请求的强制拦截与截断，减少不必要的token消耗，优化轨迹运行成本。
提供确定性、可恢复的工具结果压缩能力，支持缓存感知压缩，适配常规工具调用流程，稳定压缩工具返回结果不丢失数据，在优化token占用的同时保障结果可回溯
提供证据保留型工具输出压缩能力，采用确定性压缩算法，优先本地运行无需上传数据，经过基准测试验证，可在不丢失关键输出信息的前提下压缩输出体积，降低存储与传输开销。
A token-efficient persona runtime for DeepSeek Harness. 把人格留在界面，把智能留给模型。Measured: -67% input tokens, -66% cache reads, 0...
DeepSeek Harness 动态上下文管理插件（Dynamic Context Pruning for dsh），对标 opencode-dcp
集成Sleev能力，支持路由感知的LLM调用遥测采集，同时提供上下文优化的可观测能力，可清晰追踪LLM请求链路，快速定位上下文损耗问题，降低大模型应用调试成本。
把长文本渲染为图片发送，单张图最高可压缩出384 token的大模型输入量，作为插件可直接对接大模型交互工具，无需调整原有操作流程即可降低长文本输入时的token消耗。
支持对大模型工具返回结果做Token高效裁剪，可生成紧凑结果预览、支持精准定向召回，支持长会话上下文管控，保留关键信息同时降低上下文Token消耗，适配长任务交互场景。
轻量级Agent上下文Token优化工具，可自动压缩上下文中的冗余内容，完整保留核心语义，同时输出详细的压缩统计报告，每分Token节省都可追溯，降低上下文成本且不影响Agent运行效果。