FuRongJun-1999/dsh-memory

解决的问题

它为AI代理提供了可靠、可审计且人类可读的跨会话长期记忆。通过用存储在标准Markdown文件中的结构化、基于规则的认知图谱取代不透明的向量数据库，解决了AI代理中“幻觉”和记忆丢失的问题。

工作原理

它作为一个标准的MCP (Model Context Protocol) 服务器运行。当代理与系统交互时，它使用一组确定性规则来决定存储和检索的内容。对话被提炼成遵循特定结构（CCG六元素记忆卡）的“认知图谱”（Markdown文件）。系统使用多层“证据防火墙”来过滤掉薄弱或无关的信息，确保检索到的记忆是可验证的，并基于原始文本而非LLM的猜测。

适用对象

专为需要高性能、持久化记忆，且不想处理复杂黑盒向量数据库的AI代理开发者设计。对于使用 DSH、Claude Code 或任何兼容MCP的代理框架的用户特别有用。

亮点

• 确定性可靠性：使用基于规则的逻辑而非LLM黑盒决策进行内存管理，确保结果可复现。
• 人类可读存储：记忆以标准Markdown文件形式存储，允许开发者随时手动检查、编辑或审计“大脑”。
• 框架无关：作为标准MCP服务器运行，使其兼容各种代理框架，如 DSH、Claude Code 和 Codex CLI。
• 高性能：配备基于Rust的检索引擎，提供近乎即时的内存访问，无需第三方依赖。
• 可审计性：每次写入操作都需要明确确认，系统维护日志以跟踪存储、跳过或过滤的内容。