安装前先看这几项
- 配置资料
- 配置资料完整
- 配置难度
- 较高
- 适合新手
- 建议具备相关经验
- 兼容状态
- 当前版本需要复核
- 验证状态
- 源码已审阅,未标记运行实测
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按照固定来源完成安装、配置与验证
教程包含独立 Profile、精确安装目标、配置证据、最小验证任务、回退和数据清理。
这个插件能做什么
ark-managed-agents 0.1.0 为 DSH 增加方舟 Managed Agents 设置页和 MCP 工具,可派发云端长任务、查看状态与轨迹并下载产物。
需要多 Agent、工作流、编排能力的用户。
该插件涉及较高配置难度或敏感权限,不建议在生产工作区直接试装。
安装前准备
- 方舟 Managed Agents 测试账号(必需):使用独立项目、低额度和可删除的 Agent/环境。
- 隔离产物目录(必需):准备专用本机目录,不允许工具写入个人目录或生产工作区。
如何安装 ark-managed-agents
下面的命令使用本站核验的 DSH 基线,并锁定插件版本或 Git commit,避免默认分支变化导致安装内容漂移。本站已核对安装目标,但尚未在你的系统和 Profile 中实际执行。
- 安装到
webProfile- DSH 基线
0.1.1-rc.2- 安装来源
- GitHub 精确子目录
- 固定目标
@volcengine/ark-managed-agents@0.1.0
- 01检查 Node.js 与 pnpm
DSH 当前基线需要 Node.js 22.19 或 Node.js 24 及以上,并且
pnpm必须已在 PATH 中。先运行:环境检查node --version && pnpm --version - 02安装到 Web Profile
这条命令会把插件加入
webProfile,并在插件声明 DSH Bundle 时自动加入配置层。GitHub 精确子目录npx --yes @deepseek-ai/dsh@0.1.1-rc.2 plugin --profile web add @volcengine/ark-managed-agents@0.1.0 - 03如遇构建脚本拦截
GitHub 源码插件可能通过
prepare构建。pnpm 10 及以上会先阻止未授权构建;只把终端明确提示的包名加入该 Profile 的pnpm-workspace.yaml中allowBuilds,审阅脚本后再重复上一步,不要使用全局放行。 - 04确认 Bundle 已进入配置
安装成功后先导出组合配置,不启动 Agent。输出中应能找到包名 @volcengine/ark-managed-agents或对应 Bundle 层。
检查配置npx --yes @deepseek-ai/dsh@0.1.1-rc.2 --profile web --dump-config - 05启动并完成最小验证
启动 Web Profile 后,只测试一个与插件功能直接相关的最小任务,并检查日志、文件、网络和凭据访问是否符合预期。
启动 DSH Webnpx --yes @deepseek-ai/dsh@0.1.1-rc.2 web
测试不通过时先停止 DSH,再从同一 Profile 移除插件。移除后重新运行配置检查,确认对应 Bundle 层已经消失;插件自己创建的数据和外部账号配置可能需要另行清理。
npx --yes @deepseek-ai/dsh@0.1.1-rc.2 plugin --profile web remove @volcengine/ark-managed-agents插件专属配置
DSH 设置 → Managed Agents- 保存测试 API Key 和默认模型。
$DSH_HOME/ma-artifacts- 默认产物下载目录;应限制为测试数据。
环境变量
ARK_API_KEY· 必需 · 敏感- 方舟 Managed Agents API 凭据,只保存于本机安全配置。
本机测试环境 · bash。示例中的账号、路径和凭据占位符必须替换,不要提交真实密钥。
export ARK_API_KEY="<TEST_API_KEY>"
export ARK_DEFAULT_MODEL="<TEST_MODEL_ID>"- 在方舟控制台创建低额度测试项目并确认资源删除入口。
- 重启 DSH 后先调用 ma_list_agents,只读确认账号范围。
配置检查与成功结果
- 01派发一个不含文件的短任务,wait=false,并记录 session_id。
期望结果:返回 session、agent 和 environment ID;未下载文件。
- 02用状态和结果工具查看任务,再到方舟控制台终止或清理测试资源。
期望结果:轨迹和结果可追溯;控制台不存在遗留运行任务。
第一次使用建议这样验证
- 派发“返回当前 UTC 日期”的短任务,不挂载文件,不下载产物。
它可能接触哪些数据和能力
读取 ARK API Key,启动本机 MCP 子进程,自动创建或复用云端 Agent、开放网络的沙箱环境和 Session,并可把任务、系统提示、产物与用户指定下载目录在本机与方舟之间传输。
数据存储:任务、系统提示、轨迹和产物保存在方舟云端;下载工具可写入本机 $DSH_HOME/ma-artifacts 或指定目录。
请注意:“源码已审阅”说明本站检查到的证据范围,不等于安全认证。重要工作区应锁定版本、备份数据并在最小权限下测试。
故障排查与数据清理
- Base URL 与 README 不一致
- 固定包代码默认 https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3;以当前代码和方舟官方控制台为准。
- 产生持续运行或计费
- 立即在方舟控制台终止资源并撤销 Key;不要依赖插件提供取消工具。
- 在方舟控制台终止 Session 并删除不再需要的 Agent、环境和产物;插件自身未提供取消/删除工具。
- 从 web Profile 移除 @volcengine/ark-managed-agents@0.1.0,撤销 Key 并删除本机测试产物目录。
深入审计:兼容性、数据流与来源
兼容性与审阅记录
兼容性说明
包以本机 stdio MCP 接入 DSH,作者资料未声明明确 DSH peer;固定提交与 npm 精确包静态审阅未创建方舟 Agent、环境、会话或计费资源。
数据流
DSH 任务、模型和系统提示 → 本机 ark-managed-agents stdio MCP → 方舟 /agents、/environments、/sessions 与事件 API → 状态、轨迹、结果和云端文件 → DSH 或本机 dest_dir。
源码审阅结论
已审阅固定提交的 Cordis 配置以及 npm 0.1.0 的 MCP Server、凭据解析、云端资源创建、轮询和产物下载。代码默认环境 networking=unrestricted,下载工具允许指定本机目录;工具集中未发现取消 Session 或删除 Agent/环境的命令。README 的 Base URL/UI 描述与构建代码存在差异,本教程以代码默认 /api/v3 为准,并要求在方舟控制台核对计费、终止和删除资源。未完成运行实测。
来源与维护信息
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