前言¶

DeepSeek Harness 提供了智能體開發的框架，但原生並不包含長期跨會話記憶的能力。在處理多輪對話或長時間運行的任務時，上下文窗口有限，無法保留關鍵信息。wwskills/dsh-long-memory 插件通過 SQLite 數據庫和全文檢索技術，爲 DSH 提供了持久化的記憶層。

插件簡介¶

該插件由 wwskills 維護，基於 MIT 許可證開源。它解決了 DSH 在長期對話中記憶丟失的問題，支持通過 SQLite 存儲、FTS5 全文檢索以及可選的 Embedding 向量召回來管理記憶。插件採用單包雙面打包架構，同時包含 Node.js 服務端邏輯和瀏覽器 UI 組件。

核心功能¶

插件的核心能力集中在記憶存儲、自動提取與規則進化三個方面。

存儲與召回¶

• SQLite 數據庫存儲：使用 SQLite 作爲底層存儲，數據持久化。
• FTS5 全文檢索：內置 FTS5 擴展，原生支持中文全文檢索，無需額外配置即可使用。
• Embedding 向量召回：支持可選的 Embedding 模型，可與 Ollama（本地零成本）或 OpenAI 兼容的 API 結合。開啓後採用 BM25 + 向量 + RRF 融合排序。
• 文件追蹤：自動生成 MEMORY.md 會話標記和 memory/YYYY-MM-DD.md 日記文件。

自動記憶提取¶

• L7 自動提取：利用 DSH 的 LLM 提供商自動從對話中提取記憶，支持配置置信度閾值，低於閾值的項目進入確認隊列。
• Keyword 回退機制：當 LLM 不可用時，自動切換到基於正則的關鍵詞提取模式。
• Confirm Queue 確認隊列：低置信度的記憶不會直接寫入，而是進入隊列等待用戶確認。
• Supersession 自動覆蓋：當新提取的記憶與舊記憶重疊時，自動標記舊記憶爲已覆蓋（superseded）。

自進化學習¶

• 信號詞檢測：實時監聽“不對”、“錯了”、“應該是”等信號詞，捕獲用戶的糾正。
• 錯誤捕獲：自動捕獲工具執行錯誤 (tools/result) 和 Harness 級別的錯誤 (agent/error) 作爲學習素材。
• 規則生命週期：糾正信息可被提取爲規則，經歷“提議 -> 批准 -> 拒絕 -> 歸檔 -> 推廣至 Agent”的完整生命週期。
• 規則注入：已批准的規則會通過 agent/pre-step 事件注入到 Agent 上下文中，限制在 800 token 預算內。
• 用戶畫像構建：基於 USER 類型記憶自動構建技術棧、編碼風格等用戶畫像。

瀏覽器界面與 API¶

• 側邊欄與多標籤頁：提供可調節寬度（160-360px）的側邊欄，包含記憶、規則、畫像等 4 個標籤頁。
• Web API：提供 RESTful 接口，支持對記憶、規則、確認隊列進行增刪改查操作。

安裝與配置¶

安裝需要確保系統環境滿足要求：Node.js >= 22.5 且 DeepSeek Harness >= 0.1.0-rc.2。

安裝¶

執行以下命令安裝插件：

dsh plugin --profile web add @wwskills/dsh-long-memory

配置示例¶

插件的配置項較多，默認值通常可用。以下是關鍵配置的示例：

Embedding 配置

- id: long-memory
  config:
    embedding:
      provider: 'ollama'          # 'none' | 'ollama' | 'openai-compatible'
      model: 'bge-m3'
      dimension: 1024
      ollama:
        base_url: 'http://127.0.0.1:11434'

L7 自動提取配置

- id: long-memory
  config:
    l7:
      enabled: true               # 啓用自動記憶提取
      auto_extract: true          # 使用 LLM + 關鍵詞回退
      confirm_threshold: 0.6      # 低於此置信度的記憶進入確認隊列

自進化學習配置

- id: long-memory
  config:
    corrections:
      signal_words:               # 觸發糾正捕獲的關鍵詞
        - '不對'
        - '錯了'
        - '應該是'
      promote_threshold: 5        # 提取規則的最小糾正次數
      rule_token_budget: 800      # 規則注入上下文的 Token 預算

存儲路徑¶

數據默認存儲在 ${DSH_HOME}/long-memory/ 目錄下，包含數據庫文件和 Markdown 文檔目錄。

工具列表¶

插件提供了 8 個命令行工具用於管理記憶：

Web API 接口¶

通過 RESTful API 可以脫離瀏覽器界面進行管理。主要接口如下：

注意事項¶

• 運行環境：插件以當前 DSH 進程權限運行，安裝前建議檢查源碼與許可證。
• 依賴版本：必須滿足 Node.js >= 22.5 和 DeepSeek Harness >= 0.1.0-rc.2 的版本要求。
• 單包雙面：插件將 Node.js 服務端邏輯與瀏覽器 UI 打包在一起，無需單獨部署服務端。

結語¶

wwskills/dsh-long-memory 通過 SQLite、FTS5 和 L7 提取機制，爲 DeepSeek Harness 提供了完整的長期記憶解決方案。結合自進化學習功能，它不僅能存儲信息，還能根據用戶的糾正不斷優化 Agent 的行爲。對於需要長期運行或處理複雜上下文的智能體開發場景，該插件是必要的組件。

更多詳情可查閱：插件目錄頁 或 GitHub 倉庫。