前言¶
DeepSeek Harness(DSH)採用插件化架構。智能體在運行過程中會產生大量上下文,如何持久化這些知識、防止信息丟失或被誤改,是構建長期智能體的基礎問題。dsh-memory 作爲一個記憶系統插件,旨在解決這一問題。它提供了一套從數據錄入、五路召回、加密存儲到會話轉錄的完整流程,幫助開發者構建結構化、可審計的記憶系統。
核心功能¶
該插件主要包含以下能力:
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RRF 五路召回
將證據來源分爲五路進行融合:L1 規則(MEMORY.md / USER.md)、L2 會話全文檢索(FTS5)、L3 語義檢索(可選)、L4 Wiki 以及 L5 時間窗口。最終生成帶有信任標籤的排序列表。 -
確認制寫入
不直接修改記憶文件。memory_suggest用於提交寫入提案,隨後由memory_confirm或memory_reject決定是否採納。此機制包含預算檢查、敏感模式掃描和自動trigger:標籤生成,確保寫入安全。 -
Fernet 加密庫
敏感信息存儲在VAULT.md.enc中,明文僅以→ vault:<ref>的引用形式出現。 -
會話轉錄
持續將 DSH 會話日誌索引到 FTS5 存儲中,用於後續的知識提取和技能蒸餾。 -
維護工具
提供健康檢查、Git 備份、命中率審計以及資產去重功能。
安裝與配置¶
安裝插件需要執行以下命令:
dsh plugin --profile web add github:boomzikazita/dsh-memory
安裝後,插件會自動註冊工具和鉤子(如 primer recall 注入、寫入守衛、會話轉錄)。Python 腳本位於 scripts/ 目錄,由 Node 主機按需執行。
配置通過 cordis.patch.yml 掛載,可以覆蓋默認路徑。例如:
- insert:
- id: dsh-memory
name: 'dsh-memory'
config:
memoryDir: '~/.dsh/memories'
# wikiRoot: '~/wiki' # 環境變量 DSH_WIKI_ROOT 也可用
# primerBudget: 800
工具使用¶
| 工具名 | 功能說明 |
|---|---|
memory_recall |
執行五路 RRF 召回,支持 date= 時間窗口查詢和 deep=true 深度檢索 |
memory_graph |
實體關係圖遍歷,包含 curated edges 和自動共現邊 |
memory_suggest |
提交記憶寫入提案,可指定 track(memory/user/skill)和 lifecycle |
memory_confirm |
接受待處理的提案,將其寫入 L1 文件 |
memory_reject |
拒絕待處理的提案 |
memory_vault_get |
讀取加密密鑰庫條目 |
memory_vault_set |
寫入加密密鑰庫條目 |
memory_harvest |
轉錄會話日誌到 L2 FTS5 索引並提取校正信號 |
memory_health |
輸出各層級的健康報告(L1 預算、Vault 解密、索引狀態等) |
memory_backup |
執行記憶目錄的 Git commit + push |
memory_notify |
向飛書/Lark 聊天推送消息 |
check_assets |
在創建新腳本/技能前檢查資產去重 |
依賴與環境¶
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Node 端
需要@deepseek-ai/dsh-tools和@deepseek-ai/dsh-llm,兩者被聲明爲 peer dependencies,版本需>=0.1.0-rc.6。 -
Python 端
若要使用 recall、graph、vault、harvest 等高級功能,需要安裝 Python 3 和 SQLite 3。Vault 功能額外依賴cryptography庫(用於 Fernet)。
如果 Python 環境缺失,工具會優雅降級並報錯提示,部分基礎功能可能不可用。
- 可選功能配置
- 飛書/Lark 推送:需設置
LARK_APP_ID和LARK_APP_SECRET(環境變量或~/.env)。 - L3 語義召回:需設置
DSH_HONCHO_MCP_URL和DSH_HONCHO_MCP_TOKEN指向一個暴露honcho_search的 MCP 端點。若未設置,L3 層將靜默跳過。
適用場景與注意¶
該插件適合需要在 DSH 中構建長期記憶、嚴格管理知識庫寫入權限或需要結合外部知識庫(如 Wiki)的智能體開發者。
使用時需注意:插件以當前 DSH 進程的權限運行,建議在安裝前檢查源碼與許可證(MIT)。所有配置項均可覆蓋,確保 memoryDir 路徑有足夠的讀寫權限。
總結¶
dsh-memory 提供了一套完整的記憶管理解決方案,從數據錄入到檢索加密均有覆蓋。對於希望提升智能體記憶能力與可控性的開發者,這是一個可落地的選擇。