dsh-memory_rollout：DeepSeek Harness 的 Codex 式会话持久记忆

前言¶

DeepSeek Harness (DSH) 的插件化架构为扩展提供了空间，但每个会话默认是隔离的。当你开启一个新会话，Agent 无法获取上一轮确定的偏好、踩过的坑或项目背景。dsh-memory_rollout 旨在解决这一记忆断层，它为 Agent 提供一份有组织、仅在必要时才写入的持久记忆，包含事实、偏好、决策和项目笔记。

核心功能¶

该插件实现了 Codex 式的记忆系统，主要包含以下能力：

一会话一草稿：每个符合资格的会话会生成或追加证据草稿（rollout_summaries/<sessionId>.md），类似子 AGENTS.md。Agent 也可以在压缩前显式保存关键要点。
分层披露：记忆通过三个层级披露。顶层是注入提示的 memory_summary.md，中间是可搜索的 MEMORY.md 注册表，底层是少量的相关草稿或笔记。这种设计便于搜索且不淹没上下文。
克制被动：记忆生成是自动的，但仅处理符合资格的会话。手动新增、修改或遗忘长期记忆，仅限于用户显式请求时执行。快速记忆通道（约 5 步）决定何时查记忆。
幂等整合：通过指纹和水印技术，确保无变化时不重复整合，避免浪费 token。
6 个用户工具：提供了 memory_remember、memory_note、memory_integrate、memory_precompact、memory_recall 和 memory_forget 等工具，另有 2 个内部调度工具。
浏览器管理页：提供「记忆库 / Memory」页面，允许浏览摘要、注册表、草稿和笔记，支持配置修改、导入和导出。

管线与机制¶

插件的工作流如下：

会话结束或闲置后，进入持久入队阶段（Stage 1）。
提炼候选记忆，并生成或追加仅追加式的证据（草稿 + source_ref）。
Phase 2 进行全局整合，将证据版本化发布（current 原子切换，旧版可回退）。
分层读取：先读总纲，再搜注册表，最后打开少量相关草稿/证据。
用户通过 remember / forget / supersede 命令进入统一变更流，再整合成权威版本。

安装与启用¶

当前 npm registry 尚未正式发布（尽管 package.json 显示 0.1.27，README 提及 0.1.9），因此推荐通过 GitHub 仓库或本地 tgz 安装。

git clone git@github.com:Bionic-forest/dsh-memory_rollout.git
pnpm add ./dsh-memory_rollout

dsh plugin --profile web add dsh-memory_rollout

安装后，需在 profile 的 cordis.yml（或 cordis.patch.yml）中添加配置：

- id: dsh-memory_rollout
  name: dsh-memory_rollout

依赖要求：
* DeepSeek Harness 基座版本需在 0.1.1-rc.2 或更新。
* 必须挂载 sessionQuery 服务（由 DSH 基座提供），否则自动记忆（Stage 1 来源读取）将被禁用。

使用¶

插件提供了一系列工具供 Agent 或用户调用：

memory_remember(content="用户偏好…", tags=["pref"])   # 记入长期记忆，带来源 sessionId
memory_note(slug="fix-x", content="…")               # 写入临时 note，仅显式请求时执行
memory_integrate()                                    # 幂等整合 summary 和 MEMORY.md
memory_precompact(content="要留的关键要点")          # 压缩前保存信息到草稿和持久队列
memory_recall(query="…")                             # 显式搜索记忆入口

配置¶

插件暴露了完整的配置 schema，可在浏览器管理页或配置文件中调整。主要配置项如下：

Key	Type	Default	Meaning
`recallLimit`	int	10	`memory_recall` 最多返回条目数
`summaryTokens`	int	4000	注入 `memory_summary.md` 的 token 预算
`maxQuickSteps`	int	5	快速记忆通道搜索步数预算
`memoryRoot`	string	`''`	覆盖记忆根目录（只读）
`generateMemories`	boolean	`true`	会话是否贡献未来记忆（自动 Stage 1）
`useMemories`	boolean	`true`	是否给模型注入记忆
`maxModelAttemptsPerDay`	number	24	每日 Stage 1 模型尝试上限
`extractProvider` / `extractModel` / `extractReasoningEffort` / `maxExtractTokens`			Stage 1 提取的 LLM 路由、模型、推理档位、token 上限
`consolidationProvider` / `consolidationModel` / `consolidationReasoningEffort`			Phase 2 整合的 LLM 路由、模型、推理档位

注意事项¶

权限与安全：插件以当前 DSH 进程权限运行，安装前应检查源码与许可证。
秘密脱敏：插件在入口、模型调用、落盘三个环节对秘密进行脱敏处理。
优先级：当前用户指令高于 AGENTS.md。
引用诚实性：引用指向真实内容，否则标记为 unverified。

生态背景¶

DeepSeek Harness 理念是「一切皆插件」，本插件由社区开发者维护。插件记忆模型改编自 openai/codex（Apache License 2.0）和 flymysql/dsh-memory（MIT），详见 NOTICE 署名。