dsh-layered-memory

> 为 DeepSeek Harness (dsh) 打造的分层长期记忆插件 —— 对标高端智能体个性化记忆体系，实现精细化跨会话记忆管理。

简介

dsh-layered-memory 是 dsh 的静态 bundle 插件，为智能体增加一套分层长期记忆：把会话内容按三层沉淀——瞬时（当前会话要点）、情景（每次会话一条摘要）、语义（长期事实与偏好）。它自动捕获用户消息、由模型提炼成长期记忆，并在后续会话按相关度召回，实现「跨会话记住你」。

与早期「动态插件」形式不同，本仓库是可全局安装的 bundle：通过 dsh plugin add 安装后随 Harness 启动自动加载、重启不丢失（记忆数据持久在磁盘）。安装后零配置，模型自动使用；也可通过 HTTP API 浏览、检索、编辑记忆。

特性

三层记忆架构：瞬时（transient）/ 情景（episodic）/ 语义（semantic），各层独立存储、独立容量上限
自动捕获：agent/pre-step 实时捕获用户消息要点到瞬时层，零配置
AI 自动提炼：注册 4 个模型工具 + 系统提示词段落，模型自动保存用户使用习惯、写作风格、业务需求（按 habit / style / business / preference / fact 分类），任务收尾自动提交情景摘要
跨会话精准召回：CJK 感知分词（单字 + 双字 + 英文词）、重要性加权、45 天指数衰减、语义层权重、标签命中加成的排序评分
语义去重合并：相似度 ≥ 0.5 自动合并重复事实并累计 hits，防止语义层膨胀
持久化：JSON 文件存储于 ~/.dsh-memory/，跨会话、跨工作区共享，可直接查看/备份；串行写队列防并发损坏
管理 HTTP API：/api/memory/* 提供浏览、检索、编辑、删除、清空、统计（见[管理 API](#http-管理-api)）

安装

一个 bundle 就是「npm 包 + dsh.bundle 清单 + 补丁层」三件套，通过 dsh plugin 装入 profile。本项目是纯 JavaScript，无构建步骤，从本地目录、npm 或 Git 均可直接安装。

从本地目录安装

dsh plugin --profile demo add ./dsh-layered-memory

从 Git 安装

dsh plugin --profile demo add github:Olalaye/dsh-layered-memory

> 本项目为纯 JS（无 prepare 构建脚本），因此 Git 安装无需 allowBuilds 白名单即可直接运行。

从 npm 安装（发布后）

dsh plugin --profile demo add dsh-layered-memory

验证并启动

dsh --profile demo --dump-config   # 应看到 "# == dsh-layered-memory" 配置层
dsh --profile demo                 # 启动（Web GUI 默认 http://127.0.0.1:3080）

安装后：

模型获得 memory_recall / memory_remember / memory_commit / memory_stats 四个工具
系统提示词自动注入「分层长期记忆系统」使用规则（memory-system，order 150）
启动后记忆数据写入 ~/.dsh-memory/

卸载：

dsh plugin --profile demo remove dsh-layered-memory

配置

所有可调参数通过 Config schema 暴露，可在 profile 的 cordis.patch.yml 中覆盖：

- override:
    - id: dsh-layered-memory
      config:
        storageDir: ~/.dsh-memory   # 记忆存储目录（默认 ~/.dsh-memory）
        maxTransient: 300           # 瞬时层容量上限
        maxEpisodic: 500            # 情景层容量上限
        maxSemantic: 800            # 语义层容量上限
        minScore: 0.08              # 召回最低分数阈值

字段	默认	说明
`storageDir`	`~/.dsh-memory`	记忆 JSON 存储目录（支持 `~` 与相对路径）
`maxTransient`	300	瞬时层容量上限（超出按 `ts` 裁剪最旧）
`maxEpisodic`	500	情景层容量上限
`maxSemantic`	800	语义层容量上限
`minScore`	0.08	召回最低分数

使用方法

1. 日常使用（全自动，零操作）

安装后无需任何配置，模型会按提示词规则自动使用记忆系统：

场景	模型自动行为
会话开始，或你说"之前/上次/记得吗/照旧/按老规矩"	自动调用 `memory_recall` 检索相关历史后再回答
你明确说出可长期复用的偏好（习惯、写作风格、业务要求等）	自动调用 `memory_remember` 保存并分类
一段工作完成、任务收尾、或你说"今天先到这/再见"	自动调用 `memory_commit` 提交会话摘要并沉淀要点
任何会话中的用户消息	插件自动捕获到瞬时层（无需模型参与）

2. 手动指令（给模型发消息即可）

不需要记忆相关术语，用自然语言即可：

记住：我汇报时喜欢用表格
以后写文档都用中文，标题用 ## 两级
上次我们讨论的 X 项目结论是什么？
把这个会话记下来
查一下我上次说的关于 Y 的要求
忘记我之前说的那件事吧

模型会对应调用 memory_remember / memory_recall / memory_commit 完成操作。（注：删除/清空请使用 HTTP API，模型工具暂不提供删除入口。）

3. 数据文件管理

记忆以纯 JSON 存储于 ~/.dsh-memory/（跨会话、跨工作区共享）：

.dsh-memory/
├── transient.json   # 瞬时记忆（上限 300 条）
├── episodic.json    # 情景记忆（上限 500 条）
└── semantic.json    # 语义记忆（上限 800 条）

备份：直接复制这三个文件即可；恢复时放回原目录
迁移：把目录复制到另一台机器的用户目录下，重新安装插件即可读取
隐私：记忆包含个人数据，位于用户目录、不在仓库内

HTTP 管理 API

Web GUI 运行时，插件注册一组 /api/memory/* 路由（需自行鉴权，dsh Web 服务默认仅监听 127.0.0.1）：

方法	路径	说明
GET	`/api/memory/stats`	各层条数与存储位置
GET	`/api/memory/list?layer=&category=&limit=`	列出记忆条目
GET	`/api/memory/search?query=&layer=&limit=`	带匹配度的全文检索
POST	`/api/memory/add`	手动新增 `{layer, text, category?, importance?, tags?}`
POST	`/api/memory/update`	编辑 `{id, patch:{text?, category?, importance?, tags?}}`
POST	`/api/memory/remove`	删除单条 `{id}`
POST	`/api/memory/clear`	清空一层或全部 `{layer}`（`all`）

> 早期动态插件形式的 React 设置页「记忆管理」依赖客户端 UI 槽位，属于独立的 client 插件包、无法由 dsh plugin add 注入；本 bundle 以 HTTP API 提供等价的管理能力（见[已知边界](#已知边界)）。

架构

记忆分层

层	存储文件	内容	来源	容量
瞬时 `transient`	`transient.json`	当前会话要点（用户消息）	`agent/pre-step` 自动捕获（2s 冷却、300 字符截断）+ `memory_remember(layer=transient)`	300
情景 `episodic`	`episodic.json`	每会话一条记录（标题、时间、要点、交互数）	`memory_commit` 提交；`agent/disposed` 自动沉淀兜底	500
语义 `semantic`	`semantic.json`	长期事实（习惯/风格/业务/偏好/事实/其他）	`memory_remember` / `memory_commit(facts)`；相似度 ≥ 0.5 自动合并	800

存储目录：~/.dsh-memory/（默认，由 config.storageDir 覆盖，跨会话、跨工作区共享）。

数据模型

每条记忆条目：

{
  "id": "s_mstyq3l9-asx1jy",
  "layer": "semantic",
  "text": "用户偏好用 Markdown 表格汇报数据",
  "category": "preference",
  "source": "agent",
  "importance": 4,
  "tags": ["汇报", "markdown"],
  "ts": 1786773359277,
  "updatedAt": 1786773359277,
  "sessionId": "session-xxx",
  "hits": 2
}

> 字段按层略有差异：情景条目另含 sessionTitle / messageCount，瞬时条目不含 hits。

召回算法

score = (0.15 × min(命中词数, 3)          # 命中基础分
       + 0.40 × 查询覆盖率                # matched / queryTokens
       + 0.10 × 条目密度                  # matched / entryTokens
       + 0.15 × 标签命中)                 # 可选
       × (0.75 + 0.25 × importance/5)    # 重要度加权
       × (0.40 + 0.60 × e^(-ageDays/45))  # 45 天指数衰减
       × 层级权重                          # semantic 1.15 / episodic 1.0 / transient 0.55

阈值 MIN_SCORE = 0.08（可配），结果按分数降序、同时按更新时间次排序。

模型工具 API

`memory_recall(query, layer?, category?, limit?)`

跨层检索相关历史。会话开始或用户提到"之前/上次/照旧"时优先调用。

参数	类型	说明
`query`	string (必填)	检索关键词：主题、人名、项目、术语等
`layer`	enum	`all`（默认）/ `transient` / `episodic` / `semantic`
`category`	enum	语义层分类筛选：`habit` / `style` / `business` / `preference` / `fact` / `other`
`limit`	integer	返回条数，默认 8，最大 20

返回 { query, count, results[], context }——context 是可直接注入系统上下文的紧凑文本块。

`memory_remember(text, category?, importance?, tags?, layer?)`

写入语义事实（自动去重合并并累计 hits）或瞬时笔记。适用于用户明确表达的长期偏好、习惯、风格、业务需求。

`memory_commit(summary, facts?, title?)`

提交当前会话：写入情景记忆（摘要），并把 facts 数组 [{text, category?, importance?}] 沉淀到语义层。适用于工作完成、任务收尾、用户告别时。

`memory_stats()`

各层条数与存储位置。

事件钩子

事件	模式	用途
`agent/session-start`	emit	初始化会话跟踪器
`agent/pre-step`	waterfall（必须 `return next()`）	捕获标准 `UserMessage[]` → 瞬时层
`agent/disposed`	emit	自动沉淀情景记录（兜底）

系统提示词段落

memory-system（order 150）注入使用规则：

1. 会话开始或用户提到"之前/上次/记得吗/照旧"时，先 memory_recall 再作答； 2. 用户表达可长期复用的习惯、风格、业务要求、偏好时，memory_remember 并选对 category； 3. 工作完成、任务收尾或告别时，memory_commit 提交情景摘要 + facts 沉淀； 4. 检索结果只用于辅助回答，不原样复述。

目录结构

dsh-layered-memory/
├── index.js          # 插件入口：name / inject / Config / apply
├── lib/
│   ├── store.js      # 记忆存储引擎：分词、召回、去重、CRUD、持久化
│   ├── tools.js      # 四个模型工具定义（defineTool）
│   ├── prompt.js     # 系统提示词段落文本
│   └── http.js       # 管理 HTTP API（可选，ctx.webServer 存在时注册）
├── package.json      # dsh.bundle 清单 + 依赖
├── cordis.patch.yml  # 配置层：插入本插件行
├── README.md
├── LICENSE           # MIT
└── .gitignore

开发

npm install                 # 安装依赖（@deepseek-ai/dsh-tools / schemastery）
node --check index.js       # 语法校验（各 lib/*.js 同理）

本插件是纯 ESM JavaScript，无构建步骤；apply(ctx, config) 内的一切注册（工具、事件、提示词段落）都经 ctx 完成，插件卸载时由 Cordis 自动清理。

已知边界

管理 UI 为 HTTP API：早期动态插件形式的 React 设置页依赖客户端 UI 槽位，属于独立 client 插件包（浏览器端模块图），无法由 dsh plugin add（宿主 bundle）注入；本仓库以 /api/memory/* HTTP API 提供等价能力，如需图形化界面可另行开发 client 插件（Roadmap）
Web 服务仅回环：dsh Web 默认只监听 127.0.0.1，HTTP API 不对外暴露
插件重启后会话计数器（messageCount/notes）重置，不影响已落盘数据；情景记录以 memory_commit 为主路径、agent/disposed 为兜底
删除/清空操作通过 HTTP API 完成；词面去重阈值保守（0.5），语义级去重由模型在提交时判断
记忆数据（~/.dsh-memory/）为个人隐私数据，位于用户目录、不在仓库内

Roadmap

[ ] 客户端 UI 插件：把「记忆管理」设置页迁到 dsh client 插件包，复用 HTTP API
[ ] 记忆导入/导出（JSON/Markdown）
[ ] 语义层自动晋升（hits ≥ 阈值时从情景层自动提炼）
[ ] 多语言召回（CJK 双字分词已在中文/英文下工作，计划扩展日韩）
[ ] 可选向量检索后端（当前为确定性词面评分，零依赖）

版本历史

v1.0.0 (bundle) — 从「动态插件」彻底迁移为 dsh 静态 bundle：ESM 入口（name/inject/Config/apply）、defineTool 工具注册、ctx.systemPrompt.section 提示词、agent/* 事件、node:fs 持久化、可配置 Config schema、HTTP 管理 API。可 dsh plugin add 全局安装、重启持久。
v0.x（动态插件，历史） — 早期以 cordis_define/cordis_run 动态定义插件运行，依赖进程内 harness 沙箱，重启即失效；本仓库从 bundle 版（v1.0.0）起重新维护。

License

[MIT](LICENSE)

dsh-layered-memory-olalaye

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dsh-layered-memory

简介

特性

安装

从本地目录安装

从 Git 安装

从 npm 安装（发布后）

验证并启动

配置

使用方法

1. 日常使用（全自动，零操作）

2. 手动指令（给模型发消息即可）

3. 数据文件管理

HTTP 管理 API

架构

记忆分层

数据模型

召回算法

模型工具 API

`memory_recall(query, layer?, category?, limit?)`

`memory_remember(text, category?, importance?, tags?, layer?)`

`memory_commit(summary, facts?, title?)`

`memory_stats()`

事件钩子

系统提示词段落

目录结构

开发

已知边界

Roadmap

版本历史

License

Source facts

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特性

安装

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从 Git 安装

从 npm 安装（发布后）

验证并启动

配置

使用方法

1. 日常使用（全自动，零操作）

2. 手动指令（给模型发消息即可）

3. 数据文件管理

HTTP 管理 API

架构

记忆分层

数据模型

召回算法

模型工具 API

memory_recall(query, layer?, category?, limit?)

memory_remember(text, category?, importance?, tags?, layer?)

memory_commit(summary, facts?, title?)

memory_stats()

事件钩子

系统提示词段落

目录结构

开发

已知边界

Roadmap

版本历史

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`memory_recall(query, layer?, category?, limit?)`

`memory_remember(text, category?, importance?, tags?, layer?)`

`memory_commit(summary, facts?, title?)`

`memory_stats()`