前言¶

在 DeepSeek Harness（DSH）里跑智能体，上下文窗口迟早会满：要么靠宿主粗暴截断，要么把整段对话或超长工具输出反复塞进 prompt，既费 token 也容易把模型带偏。社区里常见的做法是外挂向量库或手工摘抄笔记，但检索边界、遗忘策略和「死记忆复活」往往各管各的，和宿主会话状态也脱节。

下面介绍维护者 382quaii 发布的记忆类插件 dsh-layers-hippocampus（npm 包名 dsh-layers-hippocampus，仓库名 dsh-Layers-Hippocampus，Hippocampus 双 p）。它在 DSH 侧提供分层长期记忆：追加式事件日志、可重建索引、按天日记、独立语义层、L2.5 趋势隔离、离线知识图谱，以及完整 Web 面板；运行时 Host 半边零 npm 依赖（仅用 Node 内置模块，React 由 Harness 提供）。当前资料版本 1.5.6，许可证 MIT，要求 Node >= 22。

这是什么¶

一句话定位：给 DSH 智能体的「赛博海马体」——以唯一真相源（追加式 JSONL 事件日志）为中心，索引、日记、活跃标签、知识图谱都是可丢弃、可重建的投影；写入走事件溯源，检索带衰减与图谱联想，删除走两阶段倒计时并带墓碑防复活。

插件在 SkillHub 目录分类为「记忆」，GitHub 仓库：https://github.com/382quaii/dsh-Layers-Hippocampus。详细设计见仓库内 docs/ARCHITECTURE.zh.md。

核心功能¶

分层与数据流¶

1. L1 事件日志：追加式 JSONL 代际 + CURRENT 指针。
2. L2 索引：标签表、活跃集合、日记、墓碑；A/B 双缓冲，读者看不到半成品。
3. L1.5 标签层级树：按 / 解析为 root / mid / leaf；root 受保护，leaf 引用归零可修剪，mid 失去叶子后进入宽限期（幽灵节点），召回时对仅经宽限 mid 的命中只回元数据，引导 deep_raw。
4. L2.5 趋势隔离：短命观察，经晋升窗口与突发检测才升级为长期记忆。
5. L3 语义层：摘要与原始日志生命周期独立。
6. 图谱：标签共现网络的离线投影；recall 命中 Tag 时可读取 state/graph.json，取最强 3 个邻居并以 0.5 惩罚系数进入候选池。

上下文被 evict 时，引擎可将最近一批折成 folded_summary 写回 L1（标签 status:folded）；自然月结束后 maintain() 可压成 status:monthly 月记，不参与日常衰减，模糊时间查询会优先召回。

工具面（memory_*）¶

宿主暴露一组以 memory_ 为前缀的工具，README 摘要如下：

系统提示会注入静态段 memory:policy，引导模型在需要历史、文件或系统信息时优先 memory_recall，避免盲目读超长外部文件。本插件工具返回超长 JSON 时由 slimToolPayload 写入 raw 并返回瘦身版，可用 memory_recall(mode="deep_raw", hash="…") 按 sha256 恢复。

原始回合（raw）与确定性遗忘¶

• 独立日分片 raw/YYYY-MM-DD.jsonl，不进主日志与索引；deep_raw 读出前对 snippet 脱敏（Bearer、sk-、长 base64 → [redacted]），本地磁盘仍为明文。
• forget 默认挂起 delete.graceHours（资料示例 24h），到期由 maintain() 推进 tombstone → archive → consolidation → purge；content_hash 幂等与 event_id 身份纪律避免重复写与遗忘后复活。
• v1.5.0 起对「超级大标签」有索引截断（默认每标签最多 500 postings）与检索降级，强制 deep_raw 带时间窗等治理，防止上下文与内存洪峰。

Web 面板与多空间¶

插件含 Web UI（dsh.client.platform: web），设置页可迁移 dataDir（后台拷贝与校验，并发由 .migration.lock 阻断）。v1.5.0 文档还涉及多空间路由与会话交接能力，与 space_transfer 系列工具配合使用。

安装与启用¶

DSH 生态主张「一切皆插件」；SkillHub（https://www.skillhub.cn/plugins/382quaii/dsh-Layers-Hippocampus）是社区目录站点，与 DeepSeek / 幻方无官方从属关系。安装方式以 README 为准。

从 GitHub 指定版本：

pnpm add "github:382quaii/dsh-Layers-Hippocampus#v1.5.6"

从 npm：

pnpm add dsh-layers-hippocampus

通过插件管理器（README 推荐示例）：

plugin_manager action=install_bundle target="C:\Users\86135\Documents\deepseek-harness\default-workspace\dsh-memory"

安装后 profile 会插入类似配置：

- insert:
    - id: hippocampus
      name: "dsh-layers-hippocampus"
      config:
        briefing: true

Host 半边随下一次宿主启动生效；UI 在页面加载时从 boot graph 取得。冷启动后可用仓库脚本确认路由：

node scripts/wait-for-routes.mjs

典型用法¶

经过上面的步骤启用插件后，智能体在对话中通过工具调用操作记忆，而不是直接改磁盘文件。常见路径如下。

1. 写入可检索记忆：调用 memory_remember，为条目打标签（层级标签如 tech/frontend/vue3）；需要「永置顶」的经验须 pinned: true 且带 tags，否则返回 MEM_E_PINNED_TAG_REQUIRED。
2. 日常回忆：调用 memory_recall，用关键词与 tags 检索；需要原话时用 mode: "deep_raw"，并按要求提供 start_time / end_time（大标签场景可能强制时间窗，错误码如 MEM_E_TIME_RANGE_REQUIRED）。
3. 长任务进度：调用 memory_checkpoint 更新唯一活跃任务的 progress；7 天未刷新可由 maintain() 自动降级。
4. 确认与遗忘：调用 memory_reinforce 推进复习；误删前用 memory_restore，否则 memory_forget 进入挂起倒计时。
5. 运维：调用 memory_admin action="status" 或 action="maintain" 查看状态、触发维护（raw TTL、月记、待删队列、标签树修剪等）。

跨空间迁移必须人类批准：space_transfer / transfer_to_global 须 user_approved: true，否则引擎拦截。

适用场景与注意¶

适合谁：需要在本机 DSH 工作区内长期沉淀决策、标签化知识、任务 checkpoint，并希望在上下文 eviction 后仍能通过 recall / 图谱联想 / 月记召回的开发者；也适合需要 Web 面板查看存储、图谱与维护状态的场景。

务必知晓：

• 插件以当前 dsh 进程权限读写数据目录；安装前应阅读源码与 MIT 许可证，确认数据路径与隐私策略（含 raw 明文、跨空间迁移的隐私词拦截规则）。
• media_url 仅接受 http(s) 或绝对路径；内联超长 base64 会被拒绝写入。
• deep_raw 有 raw.maxScanTurns、raw.maxResultTokens 等预算，超大日分片存在「尾扫偏置」：一次扫描可能只看到该分片最新 N 条，需调参或分页时间窗；返回体中的 truncated 与 notes 会说明未扫完，不会静默假装无数据。
• 超级大标签检索会被降级为元数据或最近少量摘要，避免把数千条记忆一次性打进 prompt。

结尾¶

dsh-layers-hippocampus 把长期记忆做成可重建的分层投影：追加日志、确定性遗忘、图谱联想与 raw 黑匣子分工明确，并自带 Web 面板与多空间迁移门禁。若要在 DSH 里替换「无限堆上下文」或松散笔记，可从目录页与仓库 README 的安装命令起步，再按 memory_* 工具链接入智能体工作流。

• 目录页：https://www.skillhub.cn/plugins/382quaii/dsh-Layers-Hippocampus
• GitHub：https://github.com/382quaii/dsh-Layers-Hippocampus