DeepSeek Harness (DSH) 的核心哲学是「一切皆插件」。在开发 AI Agent 时，会话结束或 DSH 重启后，上下文记忆往往会丢失。Mnemosyne 插件通过向量和 LLM 反思机制，为 DSH 提供跨会话的长期记忆能力。该项目由 Witchwarren2344 维护，采用 MIT 协议，完全免费。
核心功能¶
该插件提供以下能力：
- 永久记忆：将记忆持久化存储，支持跨会话、跨重启不丢失。
- 向量语义搜索：基于向量进行语义理解与检索。
- LLM 反思：自动从会话中提取决策、洞察和惯例。
- 自动生成知识页面：自动生成架构图、惯例清单、项目摘要。
- 代码测绘：自动识别 30+ 配置文件模式并索引。
- 跨会话回溯：导入历史会话以继承已有知识。
- 多 Workspace 支持：支持按项目隔离记忆，也支持团队共享。
- Delta 刷新：仅更新有变化的页面，提升同步效率。
安装与启用¶
安装命令如下：
./scripts/install.sh
安装完成后，建议运行健康检查：
dsh doctor
使用示例¶
- 拉取嵌入模型（本地部署模式）：
ollama pull nomic-embed-text
-
存储记忆：
在 DSH 中使用mnemo_store命令。 -
回忆记忆：
在 DSH 中使用mnemo_recall命令。
部署与成本¶
该插件完全免费，采用 MIT 许可证。
- 本地部署：使用 Ollama，完全离线且零成本。
- 云端部署：使用 Gemini 或 DeepSeek API，为可选升级。Gemini API 每月提供 1500 次免费嵌入请求。
注意事项¶
- 插件以 DSH 进程权限运行，请确保对安装源码的信任度。
- 使用前请根据实际情况选择本地嵌入模型或云端 API 配置。
总结¶
对于需要长期记忆能力的 DSH Agent 开发者，Mnemosyne 提供了从向量检索到知识页面生成的完整解决方案，是构建持久化智能体的基础组件。
