前言¶
DeepSeek Harness (DSH) 採用插件化架構，便於擴展功能。在實際開發 AI Agent 時，會話中斷後上下文丟失是一個常見問題。每次重新開始對話都需要重複背景介紹，降低了效率。dsh-mnemosyne-memory 旨在解決這一問題，爲 DSH 提供跨會話的長期記憶能力。
插件概述¶
該插件名爲 Mnemosyne，由用戶 fjzzwxp 維護，屬於“記憶”類別。它採用 MIT 許可證，完全免費。核心功能包括跨會話持久化存儲、向量語義搜索以及 LLM 反思機制，幫助智能體在重啓後繼承歷史知識。
核心功能¶
該插件提供以下能力：
- 永久記憶（跨會話持久化）：數據持久化存儲，支持跨會話、跨重啓不丟失。
- 向量語義搜索：支持向量語義搜索，能夠理解自然語言查詢。
- LLM 反思（LLM Reflection）：自動從會話中提取決策、洞察和慣例。
- 知識頁面自動生成：自動生成架構圖、慣例清單、項目摘要。
- 代碼測繪（Codebase Survey）：識別 30+ 配置文件模式，自動索引。
- 跨會話回溯：導入歷史會話，繼承已有知識。
- 多 Workspace 隔離：按項目隔離，支持團隊共享記憶。
- Delta 增量刷新：只更新有變化的頁面，高效同步。
安裝與啓用¶
安裝前需確保環境滿足：Node.js >= 18.0.0、DSH (DeepSeek Harness) >= 0.1.0-rc.7、Git。
# 1. 克隆倉庫
git clone https://github.com/fjzzwxp/dsh-mnemosyne-memory.git
cd dsh-mnemosyne-memory
# 2. 安裝依賴
npm install
# 3. 執行安裝腳本
./scripts/install.sh
# 4. 驗證安裝
dsh plugin list
部署模式¶
插件支持本地部署和雲端 API 兩種模式。
本地部署¶
本地部署數據不離開設備，適合隱私敏感或離線環境。建議 8GB+ RAM。
- 安裝 Ollama：
# macOS
brew install ollama
- 拉取嵌入模型：
ollama pull nomic-embed-text
- 配置
config/mnemosyne.json，設置 provider 爲ollama。
雲端部署¶
雲端模式需聯網，數據會上傳。推薦使用 Google Gemini，提供每月 1500 次免費嵌入請求額度。
- 訪問 Google AI Studio 創建 API Key。
- 複製配置模板並填入 Key：
cp config/mnemosyne.json.example config/mnemosyne.json
nano config/mnemosyne.json
典型用法¶
安裝完成後，可以通過以下命令使用：
- 運行健康檢查：
dsh doctor - 存儲記憶：
mnemo_store - 召回記憶：
mnemo_recall
注意事項¶
- 該插件以當前 DSH 進程的權限運行，安裝前建議檢查源碼。
- 使用雲端模式時，請注意隱私合規性。
- 插件完全免費，開源在 GitHub。
總結¶
dsh-mnemosyne-memory 爲 DSH 生態提供了完善的長期記憶解決方案。通過向量檢索和反思機制，它可以幫助智能體構建連貫的對話歷史和知識庫。對於需要複雜上下文管理的應用場景，該插件是必要的補充。
