前言¶
在 DeepSeek Harness（DSH）里跑长对话时，上下文会随轮次线性变长：要么迟早触达窗口上限，要么靠摘要、向量检索等方式「省地方」，但摘要仍占 token，向量库往往还留着原文分块。Full-Life Memory 是社区维护者 Toctsu 发布在 DSH 插件目录（分类：记忆）里的一款插件，npm 包名为 @tuhengyu/dsh-full-life-memory，当前 README 标注版本 0.7.1，MIT 许可。它的思路是：不存对话原文，只把旧轮次蒸馏成关键词与 seed token 线索写入 SQLite；需要时再交给模型按线索「想起」场景，同时通过 DSH surface 节点替换把被折叠的历史从下一轮请求里物理移除。下面介绍它解决什么问题、如何运转，以及安装与配置要点。
这是什么¶
Full-Life Memory 是给 DeepSeek Harness 用的「仿生终身记忆」插件。自述目标是：上下文快满时把旧对话折叠成少量线索并从会话 surface 删除；用户再提起相关话题时，顺着线索重建一段回忆提示，而不是把整段原文或 embedding 检索结果塞回上下文。
与全量保留、LLM 摘要压缩、向量 RAG 等做法相比，README 强调三点差异：遗忘阶段用正则蒸馏、不调用模型（0 token 计费）；落盘只有 keywords、seed_tokens 和摘要，没有 message 正文与向量；折叠走 surface 替换，被切节点不再进入后续请求，而不是仅在 system 里要求模型忽略更早内容。
维护与源码：https://github.com/Toctsu/dsh-full-life-memory。目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/Toctsu/dsh-full-life-memory（社区站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系）。
核心功能¶
自动遗忘（Phase 2，默认开启）¶
在 agent/pre-step 阶段用 tokenMeter.measure(session) 估算上下文。当 token 达到配置的阈值（默认 8000）且已完成轮数足够时，保留最近若干轮（默认 4 轮），对最老的若干轮（默认 2 轮）做折叠：
- 用规则从文本里抽取引号原话、路径、标识符、中文短语等，得到
keywords与seed_tokens（不经过 LLM）。 - 线索写入 SQLite 文件（默认
~/.dsh/full-life-memory/memory.db，WAL 模式）。 - 通过 surface 替换，把被折叠的多条节点收成一条 checkpoint，并在界面侧出现「记忆已折叠」类提示。
手动回忆（Phase 1）¶
安装后为会话提供 recall_from_clues 工具。从线索库按配置取回若干条（默认 limit: 5，上限 20），组装回忆提示，字符总长受 maxPromptChars（默认 1800）限制，超出会截断并标注更早线索已淡忘。
多场景与群聊隔离¶
全局 YAML 可设 sceneOverrides，键为会话 header.agentPreset（小写）；未匹配时可退回 header.origin 或 default。场景内未写字段继承全局；enabled: false 时该场景跳过折叠。也可用 sceneMap 用正则匹配 preset、origin、会话 id、cwd，给未设 agentPreset 的桥接兜底。
Phase 3 支持 isolateByUser：从用户消息前缀识别发送者（可配置 senderPatterns），折叠时把本人对话记为私有线索，他人对话可记为全群共享或丢弃（othersAsGlobal）。召回 scope 支持 auto / user / global。isolationScope 可选 user（跨群同人共享）或 user+scene（同群才共享私有线索）。
生态外消费同库¶
仓库含 AstrBot 侧插件与 flm CLI，可读写同一 SQLite，供 NapCat / AstrBot 等不经 DSH 主链路的场景使用；DSH 不在场时，Full-Life Memory 的 Host 内钩子不会执行，需按 README 选择 AstrBot 插件或 CLI 接入。
安装与启用¶
环境要求：Node.js ≥ 24（README badge）。与 @deepseek-ai/dsh-agent、@deepseek-ai/dsh-tools 的 peer 兼容区间为 >=0.2.1-rc.2 <0.3.0。
官方 README 给出的安装方式为 bundle / link 安装（将 <本目录的绝对路径> 换成本地克隆或解压后的插件目录绝对路径）：
plugin_manager { action: "install_bundle", target: "<本目录的绝对路径>" }
装完后需重启一次 DSH。README 说明：link 安装下改代码不必重装，但需重启 Host 才会重新加载模块。
插件以当前 DSH 进程权限运行；安装前应自行审阅 GitHub 源码与 MIT 许可证，确认线索库路径与自动删除历史的行为符合你的安全与合规要求。
配置示例¶
在 DSH 插件配置中插入（字段含义以 README 表格为准）：
- insert:
- id: full-life-memory
name: '@tuhengyu/dsh-full-life-memory'
config:
dbPath: '~/.dsh/full-life-memory/memory.db'
limit: 5
maxPromptChars: 1800
autoForget: true
forgetThresholdTokens: 8000
forgetTurns: 2
keepCompletedTurns: 4
sceneOverrides: {}
群聊示例（更早触发折叠、按人隔离）：
sceneOverrides:
qqbot:
enabled: true
forgetThresholdTokens: 4000
keepCompletedTurns: 1
isolateByUser: true
设置页提供「Settings → 终身记忆」与插件详情页配置区两处入口，可与手写 YAML 并用。
典型用法¶
DSH 内¶
长对话过程中插件在 token 超阈值时自动折叠；模型或用户可通过 recall_from_clues 在提到旧事时拉取线索。折叠后上下文里会出现 checkpoint，旧轮次不再随请求发送。
flm CLI（JSON 输出）¶
全局安装 npm 包后可使用（README 示例）：
npm i -g @tuhengyu/dsh-full-life-memory
flm recall --text "你还记得上次那个数据库吗" --user 10001 --scene qqbot
flm remember --keywords "数据库,sqlite" --seed "用 node:sqlite 存线索" --user 10001
flm stats
AstrBot¶
将 db_path 指向与 DSH 相同的 memory.db，在触发词命中时回忆并注入 system_prompt；安装方式见仓库 astrbot/README.md。
适用场景与注意¶
适合：需要长时间单 Session 对话、希望降低上下文与 KV 占用、又愿意用「线索 + 模型重建」代替原文或向量检索的 DSH 用户；QQ 群等碎片消息多、需按人或按场景调节折叠策略的场景。
注意：
- 线索是规则蒸馏结果，不是无损存档；关键事实若只存在于被切除的原文且未进入线索，可能无法完整找回。
- 群聊桥接必须按群复用 DSH Session，且发送者格式需可被识别；纯昵称作键不稳定，README 建议桥接带上 QQ 号形式前缀。
forgetThresholdTokens优先用ctx.tokenMeter；无该服务时按字符粗估。- 若整条链路不经过 DSH，应使用 AstrBot 插件或
flm，而非指望 Host 内钩子。
结尾¶
Full-Life Memory 把「遗忘」做成零 LLM 成本的正则蒸馏 + surface 物理切除，把「回忆」做成线索查询与提示重建，在 DSH 插件生态里提供了一条与向量 RAG 不同的记忆路径。进一步了解可查看目录页 dsh-full-life-memory 与源码仓库 Toctsu/dsh-full-life-memory。
