前言¶
DeepSeek Harness（簡稱 dsh）把模型、工具、技能、會話、沙箱、存儲、循環、調度和 UI 都做成可替換插件，官方說法是「一切皆插件」。裝好 Node.js 之後，可以用下面這條命令拉起網頁界面：
npx @deepseek-ai/dsh web
Harness 解決的是「智能體怎麼在真實環境裏持續幹活」。會話一結束、上下文一壓縮，昨天剛拍板的技術決策、項目約定和「爲什麼不那麼做」往往就沒了。下一輪對話裏，模型又會把同樣的問題問一遍，或者給出一份和上週結論打架的方案。這不是模型不夠聰明，而是記憶沒有落到會話之外。
社區目錄把這類能力歸在「記憶」分類。mnemon 走的不是「再塞一個模型進記憶管線」，而是把宿主 LLM 當成監督者：二進制負責存儲、圖索引、檢索和衰減，模型只判斷記什麼、怎麼關聯、何時忘掉。本文按社區目錄詳情頁、GitHub 倉庫 README / 中文說明 / docs/USAGE.md / package.json / cordis.patch.yml，以及 DeepSeek Harness 官方倉庫 交叉覈對後整理。
需要先說清楚來源：社區插件目錄 deepseek-harness-plugin.com 是獨立站點，與 DeepSeek / 幻方沒有官方從屬關係，不要把它當成官方應用商店。截至 2026-08-17，GitHub 倉庫 mnemon-dev/mnemon 爲 463 星；目錄頁標註 443 星、分類爲「記憶」，並標爲精選。倉庫 LICENSE 與目錄頁均爲 Apache-2.0；根目錄用於 DSH 安裝的 package.json 另外寫了 MIT，安裝前以倉庫原文爲準。GitHub 當前正式發行爲 v0.2.3（2026-08-16）。
這是什麼¶
一句話：mnemon 是由 mnemon-dev 維護的 LLM 監督式 智能體持久記憶——本地一份 SQLite 圖存儲，跨會話保存決策、事實和理由，再用圖結構做召回，而不是靠關鍵詞硬匹配。
它首先是一個 Go 寫的本地二進制，數據默認落在 ~/.mnemon，不要求額外 API Key。記憶路徑保持「一個可執行文件、一條安裝命令」。同一份倉庫也帶了 DSH 安裝入口：根目錄 package.json 的包名是 @mnemon-dev/dsh-mnemon，依賴社區包 dsh-mnemon，再用 cordis.patch.yml 把插件掛進當前 profile。
目錄裏同時收錄了另一個插件 dsh-mnemon（維護者 omdsh-dev）。倉庫 README 寫明：DSH 側通過 dsh-mnemon 把運行時熱記憶、受管項目文檔和 Mnemon 長期記憶體疊成三層；mnemon-dev/mnemon 本身也可以作爲 GitHub 安裝源。本文寫的是目錄頁上的 mnemon，安裝命令以該詳情頁原文爲準。
核心功能¶
按倉庫 README 和 docs/USAGE.md，已經覈實的能力可以分成下面幾塊。
1. LLM 監督，而不是再嵌一個模型
多數記憶工具會在管線裏再跑一遍 LLM，用來抽取、打分或改寫。Mnemon 把判斷留給你正在用的宿主模型：二進制做確定性計算（存儲、圖索引、搜索、衰減），模型決定記什麼、怎麼連邊、何時遺忘。倉庫把它和另外三類做法並列：管線內嵌 LLM（如 Mem0、Letta）、會話開始時注入文件（如 Claude Code Memory）、以及通過 MCP 提供工具（如 claude-mem）。
協議面只有三個原語：remember、link、recall。命令名對應「記住 / 關聯 / 回憶」，輸出是帶信號透明度的結構化 JSON，而不是原始數據庫行。
2. 四圖，而不是扁平清單
記憶不是一條越來越長、越來越容易被忽略的筆記列表。引擎按 MAGMA 的四圖模型組織邊：
- 時序（temporal）
- 實體（entity）
- 因果（causal）
- 語義（semantic）
召回默認走意圖感知的圖遍歷，可選疊加向量搜索（RRF 融合）。沒有 Ollama 時，核心的 remember / recall / link 和圖遍歷仍然可用；裝上本地 Ollama（文檔默認模型是 nomic-embed-text）後，召回錨點會變成關鍵詞 + 向量 + 時效的混合。目錄頁把這一點概括成：智能體像翻自己的筆記那樣順着關聯找事實，適合上下文是關係型而不是扁平型的項目。
3. 寫入時去重，長期有衰減
remember 自帶 diff：重複則跳過，衝突則自動替換。保留度會隨重要性衰減、訪問次數提升，並提供垃圾回收。默認所有會話共用名爲 default 的 store；也可以按項目建命名 store，用 --store、環境變量 MNEMON_STORE 或 ~/.mnemon/active 切換。
4. 在 DSH 裏怎麼接
倉庫 README 對 DeepSeek Harness 的說明是：宿主機先裝好 mnemon 二進制，再把插件加進 Web profile。裝好後到「設置 → 插件配置 → Mnemon」選存儲範圍，在會話的「記憶系統」Tab 裏創建或激活記憶體。召回只讀已激活的記憶體，持久寫入經由受監督的子 Agent 執行。
倉庫裏的 cordis.patch.yml 默認掛載 id 爲 mnemon、name 爲 dsh-mnemon，並打開路由指引、生命週期、引導式召回/回寫、記憶 Tab 和寫入開關，默認召回條數是 10。
安裝與啓用¶
目錄詳情頁給出的安裝命令是：
dsh plugin add github:mnemon-dev/mnemon
在 DeepSeek Harness 終端裏運行即可。dsh CLI 會從 GitHub 解析插件並裝進當前配置。如需可復現安裝，按目錄頁說明固定 commit 哈希：
dsh plugin add github:mnemon-dev/mnemon#<commit>
倉庫 README 補充了 Web profile 寫法，以及「先裝二進制、再加重啓」的順序：
dsh plugin --profile web add github:mnemon-dev/mnemon
dsh --profile web
宿主機上的 mnemon 二進制需要單獨安裝。倉庫給出的方式包括：
# macOS
brew install --cask mnemon-dev/tap/mnemon
# macOS / Linux / Windows（需 Go 1.24+）
go install github.com/mnemon-dev/mnemon@latest
# 從源碼（macOS / Linux）
git clone https://github.com/mnemon-dev/mnemon.git && cd mnemon
make install
裝完可用 mnemon --version 確認。Windows 支持核心 Memory 命令；倉庫另有一套名爲 Agency 的 Preview 能力，目前在 Windows 上不可用，也和本文說的記憶路徑分開，這裏不展開。
目錄頁和倉庫都提醒：插件以當前 dsh 進程的權限運行，安裝時可能執行代碼。安裝前檢查源代碼倉庫和許可證。
典型用法¶
倉庫強調：日常使用時，你通常不親手敲 mnemon 命令，而是由智能體在 guide 判斷「這段記憶有用」時去調。docs/USAGE.md 把 CLI 標成理解、調試和高級手工操作的參考。下面幾條都來自官方文檔，可以用來覈對智能體到底在寫什麼、讀什麼。
寫入一條架構決策：
mnemon remember "Chose Qdrant over Milvus for vector search" \
--cat decision --imp 5 --entities "Qdrant,Milvus" --tags "architecture,search" --source agent
--cat 可選 preference、decision、fact、insight、context、general，默認 general。--imp 是 1–5 的重要性，默認 3。
按意圖召回（默認緊湊 JSON，適合給模型看）：
mnemon recall "vector database" --limit 10
mnemon recall "why did we choose Qdrant" --intent WHY
mnemon recall "auth" --cat decision --source agent
需要完整信號、元數據和時間戳時加 --verbose。只想做 SQL LIKE 匹配、不做圖遍歷時加 --basic。
按項目隔離記憶：
mnemon store create work
mnemon store set work
MNEMON_STORE=work mnemon recall "query"
在 DSH 網頁裏，對應操作是：打開插件配置選存儲範圍，再在「記憶系統」Tab 激活記憶體。目錄頁的實用提示是：把它當記錄系統而不是緩存——把決策和理由喂進去，圖上的連接纔有意義，召回質量才能維持。如果還想把對話歷史蒸餾進同一份存儲，目錄頁建議搭配 distill。
可選地，本地裝好 Ollama 並拉取 nomic-embed-text 後，可用 mnemon embed --status 看覆蓋率，用 mnemon embed --all 給已有條目補向量。沒有 Ollama 時，系統會在運行時探測（文檔寫明超時 2 秒），並把相似度權重重新分給關鍵詞和圖信號，不需要單獨開「降級開關」。
適用場景與注意事項¶
目錄頁列出的場景和倉庫定位一致，適合下面幾類工作：
- 同一個代碼庫上連續做幾周的智能體：圖裏積累的是項目理解，而不是一條會被忽略的扁平備忘。
- 上下文是關係型的複雜項目：召回要順着實體、因果和語義走，而不是隻做關鍵詞命中。
- 個人或小團隊的知識層：項目、決策、理由——也就是會話結束或人員離開時最容易丟掉的那類東西。
使用時注意這幾條已經能覈對到的邊界：
- 這是社區開源項目，不是 DeepSeek 官方插件。DeepSeek Harness 目前仍是開發者預覽，官方 README 寫明會有破壞性變更。
- 插件以當前 dsh 進程權限運行。安裝前閱讀源碼和許可證；生產環境應固定 commit，而不是一直追
latest。 - 倉庫 LICENSE 爲 Apache-2.0；根目錄
package.json標註 MIT。兩者並存時，以你實際裝到的文件爲準，不要只看目錄頁一行摘要。 - DSH 側召回只讀已激活的記憶體；持久寫入走受監督子 Agent。沒有激活記憶體時，不要指望「裝上就會自動記住一切」。
- 默認 store 會在會話之間共享。需要隔離時用命名 store 或 DSH 裏的存儲範圍，避免把不同項目的決策寫進同一張圖。
- 向量增強依賴本機 Ollama，不是必裝項。切換嵌入模型且輸出維度不同時，倉庫提醒現有向量會失效，需要回填。
- 目錄裏的
dsh-mnemon是另一條安裝源（github:omdsh-dev/dsh-mnemon）。兩者相關，但維護者和許可證不同（後者目錄頁爲 MIT）。按你要裝的那條命令操作，不要混用名稱去拼接。
小結¶
智能體要在同一個項目上連續工作，缺的往往不是更多提示詞，而是一份能跨會話保存、並能按關係召回的記憶。mnemon 把這件事收成「宿主 LLM 做判斷、本地二進制做存儲」：四圖索引、三個原語、零額外 API Key。在 DeepSeek Harness 裏，目錄頁的入口就是把這個 GitHub 倉庫加進當前配置，再在插件配置和記憶系統 Tab 裏選範圍、激活記憶體。
目錄詳情頁：https://deepseek-harness-plugin.com/zh-CN/plugins/mnemon/
GitHub 倉庫：https://github.com/mnemon-dev/mnemon
