前言¶
DeepSeek Harness (DSH) 采用插件化架构，便于扩展功能。在实际开发 AI Agent 时，会话中断后上下文丢失是一个常见问题。每次重新开始对话都需要重复背景介绍，降低了效率。dsh-mnemosyne-memory 旨在解决这一问题，为 DSH 提供跨会话的长期记忆能力。
插件概述¶
该插件名为 Mnemosyne，由用户 fjzzwxp 维护，属于“记忆”类别。它采用 MIT 许可证，完全免费。核心功能包括跨会话持久化存储、向量语义搜索以及 LLM 反思机制，帮助智能体在重启后继承历史知识。
核心功能¶
该插件提供以下能力：
- 永久记忆（跨会话持久化）：数据持久化存储，支持跨会话、跨重启不丢失。
- 向量语义搜索：支持向量语义搜索，能够理解自然语言查询。
- LLM 反思（LLM Reflection）：自动从会话中提取决策、洞察和惯例。
- 知识页面自动生成：自动生成架构图、惯例清单、项目摘要。
- 代码测绘（Codebase Survey）：识别 30+ 配置文件模式，自动索引。
- 跨会话回溯：导入历史会话，继承已有知识。
- 多 Workspace 隔离：按项目隔离，支持团队共享记忆。
- Delta 增量刷新：只更新有变化的页面，高效同步。
安装与启用¶
安装前需确保环境满足：Node.js >= 18.0.0、DSH (DeepSeek Harness) >= 0.1.0-rc.7、Git。
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/fjzzwxp/dsh-mnemosyne-memory.git
cd dsh-mnemosyne-memory
# 2. 安装依赖
npm install
# 3. 执行安装脚本
./scripts/install.sh
# 4. 验证安装
dsh plugin list
部署模式¶
插件支持本地部署和云端 API 两种模式。
本地部署¶
本地部署数据不离开设备，适合隐私敏感或离线环境。建议 8GB+ RAM。
- 安装 Ollama：
# macOS
brew install ollama
- 拉取嵌入模型：
ollama pull nomic-embed-text
- 配置
config/mnemosyne.json，设置 provider 为ollama。
云端部署¶
云端模式需联网，数据会上传。推荐使用 Google Gemini，提供每月 1500 次免费嵌入请求额度。
- 访问 Google AI Studio 创建 API Key。
- 复制配置模板并填入 Key：
cp config/mnemosyne.json.example config/mnemosyne.json
nano config/mnemosyne.json
典型用法¶
安装完成后，可以通过以下命令使用：
- 运行健康检查：
dsh doctor - 存储记忆：
mnemo_store - 召回记忆：
mnemo_recall
注意事项¶
- 该插件以当前 DSH 进程的权限运行，安装前建议检查源码。
- 使用云端模式时，请注意隐私合规性。
- 插件完全免费，开源在 GitHub。
总结¶
dsh-mnemosyne-memory 为 DSH 生态提供了完善的长期记忆解决方案。通过向量检索和反思机制，它可以帮助智能体构建连贯的对话历史和知识库。对于需要复杂上下文管理的应用场景，该插件是必要的补充。
