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Towzai/dsh-memory

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DeepSeek Harness（dsh）的跨会话记忆插件：嵌入搜索 + 自动系统提示注入

Project Overview项目介绍

Edited by Zhiwei Agent (zhiwei)由知微Agent(zhiwei)编辑

dsh-memory is a cross-session memory plugin for DeepSeek Harness, backed by YAML storage and exposing six tools: remember, recall, view, list, forget, and pin. It combines keyword and embedding hybrid search, prefers title-first injection, and injects fixed memories only on the first turn to keep prompts compact and preserve LLM prefix caching. Use it when an agent needs durable preferences, project facts, or pinned rules across sessions. It depends on a local Ollama instance for embeddings, falling back to keyword-only search otherwise, and switching embedding models invalidates stored vectors.

dsh-memory 是 DeepSeek Harness 的跨会话记忆插件，基于 YAML 存储提供 remember/recall/view/list/forget/pin 六种工具，支持 embedding 混合检索、标题优先注入与会话首轮一次性自动注入，能让智能体自然跨会话携带记忆而不破坏 LLM 前缀缓存。适合需要长期偏好、项目事实或行为铁则常驻上下文的场景。注意：依赖本地 ollama 生成 embedding，无 ollama 时降级为纯关键词检索；更换嵌入模型会使已有向量失效。

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请帮我了解并安装插件：【dsh-memory】【https://github.com/Towzai/dsh-memory】

Send this message to DSH in your current session. CLI install commands may not be accurate across systems — DSH will figure it out for you.把上面这条消息直接发给当前会话里的 DSH，让它帮你了解并安装。安装命令不一定准确，发给 DSH 更稳。

Or use CLI install (for developers)或使用命令行安装（适合开发者）

CLI Install命令行安装 

dsh plugin --profile web add @towzai/dsh-memory

把 Towzai/dsh-memory 加入你的 DSH 配置（web profile）即可启用。

READMEREADME

7.7 KB · 缓存于 2026-09-08 19:41:41 · 7.7 KB

dsh-memory 🧠

为 DeepSeek Harness（dsh）开发的跨会话记忆插件。

基于 YAML 存储的 remember / recall / view / list / forget / pin 工具，支持 embedding 语义检索、标题优先注入与两级（session/auto）自动注入——智能体"天生带着"记忆，无需记得调用工具。

English | 中文

🎯 注入策略：精准、克制、缓存友好

设计原则 说明
首轮注入，后续复用 固定记忆只在会话第一步注入一次，之后随对话历史自然携带——不再每轮重复渲染
标题优先，按需展开 注入的是精简标题（带 id），全文细节通过 view 工具按需展开——prompt 紧凑
动态记忆独立于固定集 auto 级别记忆按话题检索，不污染固定记忆的注入集，避免重复
不破坏前缀缓存 记忆注入后进入历史消息，后续轮次的 system prompt + 历史前缀不变——LLM 的 KV cache 命中率不受影响
来源隔离标注 注入记忆带前缀 Retrieved memories from the memory store (not conversation history)，模型不会误认为对话历史

📊 与其他方案对比

方案 每轮注入 缓存影响 Token 消耗
每轮全量注入 ❌ 每轮重复 ❌ 破坏缓存 高
本插件 ✅ 首轮一次 ✅ 零影响 低

✨ 特性

特性 说明
六个工具 remember（写）/ recall（语义检索）/ view（按 id 展开全文）/ list（标题列表）/ forget（软删除）/ pin（强制注入）
标题优先注入 记忆以总结标题（带 id）注入而非全文——prompt 精简；细节用 view 工具按需展开
两级注入 injectLevel: session 的记忆会话级常驻（首轮注入一次）；auto 记忆按话题动态检索
首轮一次注入 固定记忆只在会话第一步注入一次，之后随历史携带——不再每轮重复渲染（省 token、前缀缓存友好）
Embedding 检索 HybridSearch（关键词 2-gram + 本地 ollama embedding，RRF 融合）——能命中关键词检索漏掉的口语化表达
匹配调优 泛词降权（文件/测试/文档…）、关键词至少 2 词命中、检索门控跳过测试性话语（"别管/只是测试"）
来源标注 注入记忆带前缀 "Retrieved memories from the memory store (not conversation history)"，模型不会误认为是对话历史
数据安全 串行写入队列（无丢失更新）、损坏文件隔离备份、原子写入、mtime 缓存失效

📦 安装

# 方式一：从 GitHub 安装（源码，需 prepare 构建）
dsh plugin --profile <name> add github:towzai/dsh-memory

# 方式二：本地路径安装
dsh plugin --profile <name> add ./dsh-memory

# 方式三：npm 包（如已发布）
dsh plugin --profile <name> add @towzai/dsh-memory

首次 git 安装若被 pnpm 拒绝运行 prepare，按提示把包键加入该 profile 的 pnpm-workspace.yaml：

allowBuilds:
  '@towzai/dsh-memory': true

依赖：本地 ollama 实例 + embedding 模型（默认 qwen3-embedding:0.6b，可用环境变量 DSH_MEMORY_EMBED_MODEL 覆盖）。没有 ollama 时自动降级为纯关键词检索。

⚙️ 配置

- id: dsh-memory
  config:
    file: /path/to/memory.yaml   # 记忆文件位置
    injectLimit: 8               # 会话级注入条数上限
    embedProvider: ollama        # ollama（本地，默认）| nous（OpenAI 兼容云端）
    embedApiKeyFile: ''          # 从文件里读第一个 sk-… 当密钥（密钥不进配置/仓库）
    embedApiKey: ''              # 或直接给密钥（优先级最高）
    embedBaseUrl: ''             # 云端 base URL（默认 https://inference-api.nousresearch.com/v1）
    embedModel: ''               # 云端模型（默认 qwen/qwen3-embedding-8b，4096 维）
    minSimilarity: 0.65          # 语义召回相似度门槛

⚠️ 换嵌入模型或后端会让已存向量失效。维度不匹配会被检测并打 warn（不会静默返回空），需重新 embed 或把模型换回去。

🛠️ 工具

工具 作用
remember 保存记忆（content / title / category / tags / importance / forceInject / injectLevel / source）
recall 混合检索（关键词 + embedding）top-N
view 按 id 展开一条记忆的完整内容（标题优先注入的细节入口）
list 标题列表（支持分类/标签/重要性过滤，full 看全文）
forget 软删除（标记 retired，保留历史）
pin 切换 forceInject——行为铁则，始终常驻

🗂️ 存储

单个 YAML 文件（默认 memory.yaml）。每条记忆：

- id: MEM-20260814-001
  title: "总结标题（缺省自动推导）"   # 注入时显示标题
  content: "..."
  category: preference | project | lesson | fact
  tags: [tag1, tag2]
  importance: high | normal | low
  created: 2026-08-14
  updated: 2026-08-14
  source: user | agent | conversation
  retired: false
  forceInject: false           # 行为铁则：始终常驻
  injectLevel: session | auto  # 会话级常驻 vs 按需检索
  vector: [...]   # 1024 维 embedding，写入时自动计算

⚠️ 记忆文件是你的私有数据——请加入 .gitignore，不要提交到仓库。

🔧 架构

src/
├── index.ts    # 插件入口：工具 + 会话首轮注入 + pre-step 监听
├── storage.ts  # Storage 接口 + YamlStorage（写队列、mtime 缓存、损坏隔离）
├── search.ts   # KeywordSearch / EmbeddingSearch / HybridSearch（RRF）/ OllamaEmbedder
├── inject.ts   # selectForInjection / renderSection（标题优先）/ deriveTitle / entryTitle
├── dynamic.ts  # DynamicInjector（按会话去重 + 检索门控 + 固定集排除）
└── types.ts    # 数据模型（预留 vector/scope/weight 字段）

架构说明：docs/architecture.md · 更新日志：CHANGELOG.md。

🗺️ 规划中

计划中的后续功能（尚未实现）：

功能 说明
反馈评分（weight） 从隐性信号（使用频率、被忽略、agent 反馈）中学习，按"有用程度"给记忆排序，替代静态的 importance
多作用域隔离（scope） 按项目/工作区隔离记忆命名空间，互不串味
自动学习 自动从会话中提炼新记忆（需人工确认），而不是只靠显式调用 remember
更多存储后端 基于现有 Storage 接口扩展 SQLite / JSON
Web 界面 在 dsh WebUI 中浏览、编辑、管理记忆（目前只有 agent 侧的 view 工具）
测试套件 扩充存储、检索、注入逻辑的自动化测试覆盖

⚠️ 注意事项

  • 更换 embedding 模型会使已存向量失效（维度不匹配会被检测并告警）
  • 插件针对 dsh v0.1.0-rc.5 开发，peerDependencies 版本范围可能需要随 dsh 升级调整
  • 依赖本地 ollama——无 ollama 时自动降级为纯关键词检索

🔗 相关引用

本插件属于 DeepSeek Harness（dsh）插件生态。

📄 许可证

MIT

渲染基于仓库 Towzai/dsh-memory 的 README.md。 在 GitHub 查看原文 →

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