omdsh-dev/dsh-mnemon

해결하는 문제

dsh-mnemon은 DeepSeek Harness (DSH)용 합성 가능한 메모리 시스템을 제공하여 AI 에이전트가 데이터 중복 없이 다양한 시간 간격과 형식으로 정보를 유지하고 접근할 수 있도록 합니다. 분산된 컨텍스트를 관리하는 문제를 해결하기 위해 실행 시 선호사항, 검색 가능한 문서, 장기적 증거를 하나의 시각으로 통합합니다.

작동 방식

이 시스템은 메모리가 에이전트에 도달하는 방식에 따라 세 가지 계층으로 메모리를 구성합니다:

• 런타임 (Runtime): 다음 턴에 필요한 즉각적인 선호사항과 사실을 저장하며, 컴팩트한 USER/MEMORY 컨텍스트로 표시됩니다.
• 문서 (Documents): 설계와 절차를 저장하며, 에이전트는 검색과 서사적 독해를 통해 접근합니다.
• 메모리 공간 (Memory Spaces): 지속 가능한 사실과 관계를 저장하며, 다양한 백엔드(프로바이더)에서 필요 시 증거를 검색합니다.

이는 "Source + Strategy → View" 파이프라인을 통해 구현됩니다. Source는 데이터와 읽기/쓰기 작업을 소유하며, Strategy는 해당 소스가 턴에 참여하는 방식(선택 및 검색)을 결정합니다. 그리고 Core는 이를 통합하여 DSH 호스트가 실행 중인 턴에 고정할 수 있는 불변의 View를 생성합니다.

대상 사용자

DeepSeek Harness (DSH)를 사용하여 AI 에이전트에 고도로 계층화된 메모리 관리를 구현하고자 하는 개발자, 또는 새로운 메모리 소스나 저장 프로바이더를 만들고자 하는 플러그인 개발자에게 적합합니다.

주요 특징

• 삼계층 메모리: 단기적 런타임 컨텍스트, 중기적 문서, 장기적 지속 가능한 증거에 대한 명확한 처리.
• 합성 가능한 아키텍처: 확장 SDK를 통해 사용자 정의 Source와 Strategy 지원.
• 다양한 프로바이더 지원: Mem0, RetainDB, Mnemon Native 등 다양한 백엔드와 통합.
• 통합 인터페이스: 글로벌, 워크스페이스, 사용자 정의 스코프에서 메모리를 관리할 수 있는 일관된 사이드바 뷰 제공.