前言¶
用 DeepSeek Harness（dsh）跑智能体时，一个很常见的问题是：项目约定、接口位置、编码偏好，上一轮刚说清楚，新开一个会话又要从头解释。短期对话窗口装不下完整设计文档，长期事实又没有固定落点，最后只能靠人工复制粘贴。
DeepSeek Harness 的设计是「一切皆插件」：模型、工具、技能、会话、存储和界面都可以替换或重组。记忆也不例外。社区目录里有一类专门做这件事的插件，dsh-mnemon 就是其中面向「本地优先、分层持久记忆」的方案。
本文按插件目录页、GitHub 仓库 README、快速开始文档和 package.json 核对后整理：它是什么、三层记忆怎么分工、怎么安装，以及第一次该如何验证。社区插件目录 deepseek-harness-plugin.com 是独立站点，与 DeepSeek / 幻方没有官方从属关系，文中涉及的安装命令以目录页原文为准。
这是什么¶
dsh-mnemon 是一款 DeepSeek Harness 记忆插件，由 GitHub 组织 omdsh-dev 维护，许可证为 MIT。截至 2026-08-17，仓库语言为 TypeScript，package.json 版本为 0.2.2，GitHub 星标为 62。
它把 Mnemon 接到 DSH 里，提供统一的记忆控制面，但不要求所有知识进入同一种数据库：
- 运行时记忆：每轮都需要的偏好、协作规则、项目约定和环境事实
- 项目档案：设计、调查、流程、复盘、交接这类完整叙事
- 记忆体（Memory Spaces）：跨会话的事实、决策、实体与关系，按需召回
目录页的定位可以概括成一句话：基于 Mnemon 的本地优先持久记忆，跨 Mnemon 智能体共享长期记忆，运行时记忆和可检索的项目文档都留在本机。
需要分清两件事。dsh-mnemon 是 DSH 侧插件；Mnemon 是独立的本地记忆引擎（CLI + SQLite）。插件默认把 Mnemon Native 当作第三层引擎，也可以改接其他 Provider，但前两层的存储和工作区模型保持不变。
三层记忆怎么分工¶
官方文档给了一张很清楚的对照表。三层不是同一内容的三份副本，而是按「要不要每轮出现、要不要完整阅读、要不要跨任务召回」分开存放。
| 层级 | 适合保存 | 如何进入 Agent 上下文 | 谁来管理 |
|---|---|---|---|
| 运行时 | 偏好、协作规则、项目约定、环境事实 | 紧凑投影到 USER.md / MEMORY.md，每轮可用 |
dsh-mnemon Host 确定性管理 |
| 档案 | 设计、调查、流程、复盘、交接 | 先检索，再按需读全文 | dsh-mnemon Host 确定性管理 |
| 记忆体 | 跨会话事实、决策、实体与关系 | 从已激活记忆体召回有界证据 | Mnemon Native 或三方 Provider |
判断规则可以记成三句：
- 每轮都需要的，放运行时。
- 需要完整阅读的，放档案。
- 需要跨任务按需召回的，放记忆体。
优先级也写死了：当前指令、仓库文件和实时工具结果，始终高于历史记忆。普通聊天不应强制召回。
运行时的事实源是 runtime/memories.json，USER.md 和 MEMORY.md 是派生投影。容量按 UTF-8 字节计算：USER.md 上限 4 KiB，MEMORY.md 上限 10 KiB，单条内容最大 8 KiB。档案单份正文最大 2 MiB，active 总量最大 10 MiB。这些数字来自仓库的存储模型文档，不是估算。
核心功能¶
本地优先，第三层可替换¶
默认路径不依赖云端记忆服务。运行时和档案是本地确定性存储；Mnemon Native 用本地 CLI + SQLite。截至当前 README，第三层还可以接这九种 Provider：
| Provider | 形态 | 文档中的适用方向 |
|---|---|---|
| Mnemon | 本地 CLI + SQLite | 精确写入、实体、类型关系、本地优先共享 |
| OpenViking | HTTP + viking:// |
资源树与异步提炼 |
| Honcho | HTTP workspace / peers | 团队与 Agent peer |
| Mem0 | 平台或自托管 HTTP | 已有用户 / Agent 记忆 |
| Hindsight | HTTP memory bank | bank、实体与 Provider 原生图谱 |
| Holographic | 本地结构化事实文件 | 可审计事实、信任评分、本地实体 |
| RetainDB | HTTP project / user | 项目与用户双作用域画像 |
| ByteRover | 本地 brv CLI |
代码知识树与 curate 流程 |
| Supermemory | HTTP container | 文档摄取与容器级共享 |
三方 Provider 默认关闭，必须在设置里显式启用。引擎没有图谱边、删除语义或可枚举内容时，插件不会伪造这些能力。设置页管理可复用的 Provider 服务，记忆体页管理具体实例、激活、作用域和元信息。
跨智能体共享有边界¶
Mnemon 原生的 mnemon.db 不是 dsh-mnemon 私有格式。其他同样接入 Mnemon 的智能体，只要指向同一个 storageRoot 和 Store，就可以读写同一份长期事实、实体和关系。
共享范围只覆盖 记忆体这一层。运行时记忆和项目档案不会自动暴露给其他智能体。不能把「共享第三层记忆」理解成「自动共享完整 DSH 上下文」。
存储范围有三种：
global：默认使用~/.mnemon（或MNEMON_DATA_DIR），适合本机多个工作区共用一套控制面workspace：使用工作区下的.mnemon，适合项目隔离custom：显式路径，语义按全局处理，适合团队约定或隔离环境
切换范围不会自动迁移、合并或删除旧根目录。远程 Provider 自己的 workspace、user、bank、project、container 和 URI 仍是各自的命名空间，切换 DSH 工作区不会暗中改写它们。
写入受监督，查询有边界¶
工作台上的操作不是「把整段对话塞进数据库」。README 把点击和实际执行分开写了：
- 检索：并发走各 Provider 的原生召回，只读
- Agent 查询：新建独立顶层任务 Agent，只接收有界证据再组织答案，只读
- 沉淀记忆 / 存入记忆：独立任务 Agent 判断、选路、查重、提炼，Host 控制写入；只有通过判断才落盘
- 本回合记忆：展开本轮召回、写入和档案检索，点击可跳到对应页面
这些后台任务默认不复用、不挤占主对话历史。可以在「设置 → 记忆系统 → 后台任务 Agent」单独指定 Provider 与模型。
Web、对话和 Headless 共用一套系统¶
- Sidebar WebUI（默认）：左侧栏「记忆系统」工作台，一级页顺序是状态、运行时、档案、记忆体
- 对话内：本回合记忆、存入记忆，可跳到对应页面
- Headless：没有工作台和斜杠命令界面，但保留运行时注入、档案检索、记忆体工具、工作区路由和受监督写入
- 命令：
/mnemon status、recall、related、remember、forget
DSH 各 profile 的插件清单彼此独立。Web 装过，不等于 Headless 也能用。
安装与启用¶
插件以当前 dsh 进程的权限运行，安装时可能执行代码。安装前请检查源代码仓库和许可证；只安装你信任的来源。
快速开始文档给出的推荐基线是：dsh-mnemon v0.2.0、DSH 0.1.0-rc.6、Mnemon 0.2.3 或更高。当前仓库版本是 0.2.2。升级前先备份，并在隔离目录重复验证。Node 要求 >=20。
1. 先装 Mnemon Native¶
Mnemon 是默认引擎，也是本地优先的起点。macOS 可以用 Homebrew Cask：
brew install --cask mnemon-dev/tap/mnemon
macOS / Linux 也可以用 Go：
go install github.com/mnemon-dev/mnemon@latest
mnemon --version
Windows 需要官方 v0.2.3 或更高版本的 ZIP（提供 AMD64 与 ARM64）。插件会从 PATH、GOBIN / GOPATH、%LOCALAPPDATA%\Programs\mnemon 等位置查找 mnemon.exe，不接受 .cmd / .bat 包装。找不到时再设 MNEMON_CLI_PATH，或在用户 settings 里写绝对路径，例如：
mnemon:
cliPath: 'C:\Users\alice\AppData\Local\Programs\mnemon\mnemon.exe'
mnemon status 会打开有效 Store，可能初始化数据或执行上游迁移，不要把它当成完全无副作用的安装探测。
2. 安装 DSH 插件¶
目录页给出的安装命令是：
dsh plugin add github:omdsh-dev/dsh-mnemon
如需可复现安装，按目录页说明固定 commit 哈希：
dsh plugin add github:omdsh-dev/dsh-mnemon#<commit>
仓库 README 和快速开始则按 profile 安装。需要完整工作台时：
dsh plugin --profile web add dsh-mnemon
dsh --profile web
一次性 Headless 任务要单独装：
dsh plugin --profile headless add dsh-mnemon
dsh --profile headless "回答前先检查持久化的项目上下文。"
本地检出用绝对路径：
dsh plugin --profile web add "link:/absolute/path/to/dsh-mnemon"
升级和卸载：
dsh plugin --profile web update dsh-mnemon
dsh plugin --profile web remove dsh-mnemon
卸载只移除插件注册，不会删除全局、工作区或自定义目录里的记忆数据。
第一次怎么验证¶
官方快速开始把「从空白环境走到第一次可验证召回」写成了固定步骤。
- 打开「设置 → 记忆系统」，确认展示形态（默认 Sidebar）和存储位置（默认全局
~/.mnemon）。保存后会初始化新运行图并切换 Host，一般不用刷新浏览器。 - 打开左侧栏「记忆系统 → 状态」，确认右上角「已连接」，Mnemon 与 dsh-mnemon 能显示版本，Runtime、Documents、Memory Spaces 没有错误。
- 打开「记忆体 → 概览 → 创建记忆体」，手动选择已启用的 Provider。本地优先起步就选 Mnemon Native，名称写清楚主题，说明里写「哪些内容属于这里、什么任务应召回」，然后打开读取激活。
- 点右上角「沉淀记忆」，填一条稳定、自包含、未来仍有用、不含秘密 的信息。只有点确认才会启动独立任务 Agent 写入；取消弹窗不会改状态。
- 打开「记忆体 → 检索」，先做直接检索，再对同一问题做 Agent 查询。结果应能看到记忆体来源、分类、重要性和 ID。
对话里也可以用命令：
/mnemon status
/mnemon recall <聚焦查询>
/mnemon remember <内容>
空的 /mnemon 等价于 status。status 是确定性读取，不启动模型。recall 最多返回 10 条。forget 必须给一个不含空格的精确 ID，属于破坏性操作，只有用户明确要求、或内容已确认错误 / 过时才应执行。
回到对话后，如果本轮调用了记忆工具，回复下方会出现「本回合记忆」，展开后可跳到对应页面。「存入记忆」会先打开可编辑确认弹窗，取消不会写入。
适用场景与注意事项¶
比较适合这些情况：
- 同一项目要跨多个会话保持约定、环境事实和决策，不想每天早上重新解释一遍配置
- 本机有多个 Mnemon 智能体，希望共享同一份长期记忆体，但不想把数据送到云端
- 既要每轮可见的短记忆，也要可检索的设计文档和复盘，不想全部塞进一个向量库
使用时注意下面几条，都来自仓库文档，不是额外发挥：
- 权限与来源。插件以当前 dsh 进程权限运行。安装前检查 GitHub 仓库 源码和 MIT 许可证；GitHub 安装可能在本机执行构建脚本，只允许你信任的包。
- 不要存秘密。当前没有确定性 secret scanner。任何一层都不应保存 key、token、私钥或原始敏感日志。
- 凭据落盘方式。三方 Provider 凭据以权限
0600写在state/memory-providers.json，不会返回浏览器、智能选择 Agent 或 Mnemon Pack。关闭 Provider 只清理本地目录元数据，不删除远程数据。 - 卸载不等于清数据。卸插件不会删除本地或远程记忆。切换
global/workspace/custom也不会自动搬家。 - 召回只看已激活记忆体。对未激活记忆体的读取会被拒绝；写入成功后，插件会自动激活该目标。
- Headless 的生命周期。一次性 runner 在 Agent 进入 idle 后退出，尚未开始的评分后台审查会取消；任务内已经完成的显式或模型引导写入仍会持久化。
- 远程 WebUI。v0.2.2 修了远程受信页面激活记忆体失败的问题，并收紧了 RPC 边界：远程界面保留激活能力，但会禁用编辑、删除、沉淀、备份和 Provider 配置等 loopback 写操作。
小结¶
dsh-mnemon 要解决的不是「再做一个聊天记录库」，而是给 DSH 补上分层、可监督、默认可离线的记忆控制面：短事实进运行时，完整叙事进档案，跨会话证据进记忆体。Mnemon 仍是官方优先的本地引擎，第三层可以换成其他 Provider，但不会假装补齐引擎没有的能力。
目录页与仓库：
- 插件目录：https://deepseek-harness-plugin.com/zh-CN/plugins/dsh-mnemon/
- GitHub：https://github.com/omdsh-dev/dsh-mnemon
- Mnemon 引擎：https://github.com/mnemon-dev/mnemon
- DeepSeek Harness：https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness
