前言¶

本地 CLI 智能體（如 DeepSeek Harness、Claude Code、Codex）默認是無狀態的。每次會話結束時，用戶偏好、項目約定、踩過的坑等上下文信息都會丟失。evo 旨在爲這類智能體提供一種跨會話的記憶機制，使其能夠記住並利用之前對話中的信息。

這是什麼¶

evo 是一個提供商中立的記憶服務，旨在爲 AI 編程智能體提供持久化、跨會話的記憶能力。它通過“回憶 + 反思”的循環機制，讓智能體在思考前獲取相關知識，在回答後沉澱結構化記憶。該項目由 TIZ36 維護，當前處於 Alpha 階段。

核心功能¶

evo 提供了以下核心能力：

• 結構化記憶：每條記憶包含範圍、類型、標籤和來源，支持精細化管理。
• 一等技能：將程序化 SOP（標準作業程序）和吸取的教訓作爲獨立技能管理，區別於普通的事實性記憶。
• 批量蒸餾：將對話內容批量轉化爲結構化記憶項，提升記憶質量。
• 本地優先：默認使用 SQLite 存儲數據，依賴 Node.js 的 node:sqlite 模塊，數據不出本地（除非調用反思模型）。
• 工作區導入：支持自動導入現有的 CLAUDE.md、AGENTS.md 等文檔作爲初始記憶。
• 多平臺適配：通過適配器支持 DeepSeek Harness、Claude Code 和 Codex。

安裝與啓用¶

在 DeepSeek Harness 環境下，請使用官方提供的安裝腳本。執行以下命令：

./install_evo_dsps.sh

安裝完成後，插件將在 DSH 進程中以插件形式運行。

典型用法¶

evo 的核心工作流包含兩個階段：

1. 回憶：在模型進行思考或生成回答之前，evo 會從數據庫中檢索相關記憶，並將其注入到智能體的上下文中。
2. 反思：在模型回答成功後，evo 會將本次對話的要點提煉爲結構化記憶項並保存。

適用場景與注意¶

• 版本狀態：當前版本爲 Alpha (0.3.x)，API 可能存在變動，不建議用於生產環境的關鍵流程。
• 召回機制：目前使用確定性的 SQLite 過濾和排名，不依賴向量嵌入，適合對精確匹配要求較高的場景。
• 記憶合併：自動合併通常在慢速路徑運行（最少間隔 24 小時或 72 小時收斂，或重放緩衝區較大時）。如需手動觸發，可通過 consolidate() 函數或 Web 面板執行。
• 環境要求：需要 Node.js 22 及以上版本，且 node:sqlite 在當前 Node 版本中仍標記爲實驗性特性。
• 項目性質：這是一個個人開源項目，倉庫中嚴禁出現公司身份和敏感信息。

短結尾¶

evo 通過結構化的記憶管理，解決了本地智能體狀態丟失的問題，使其能夠像經驗豐富的同事一樣在會話間保持連貫性。更多細節可參考項目目錄頁與 GitHub 倉庫。