omdsh-dev/dsh-mnemon

解决的问题

dsh-mnemon 为 DeepSeek Harness (DSH) 提供了一个可组合的内存系统，使 AI 代理能够在不重复数据的情况下，跨不同时间尺度和格式维护和访问信息。它通过将运行时偏好、可搜索文档和长期证据统一为代理的单一视图，解决了管理碎片化上下文的问题。

工作原理

该系统采用三层架构，根据信息传递给代理的方式组织内存：

• 运行时 (Runtime): 存储下一回合所需的即时偏好和事实，以紧凑的 USER/MEMORY 上下文形式投影。
• 文档 (Documents): 存储设计和流程，代理通过搜索和叙事性阅读来访问。
• 内存空间 (Memory Spaces): 存储持久的事实和关系，按需从各种后端（提供者）检索证据。

这通过「Source + Strategy → View」管道实现。Source 拥有数据和读写操作；Strategy 决定这些 Source 如何参与一个回合（选择和检索）；而 Core 将这些组合成一个不可变的 View，DSH Host 会将其固定到执行回合中。

适用对象

专为使用 DeepSeek Harness (DSH) 的开发者设计，希望为其 AI 代理实现复杂、分层的内存管理，以及希望创建新内存源或存储提供者的插件作者。

主要亮点

• 三层内存： 对短期运行时上下文、中期文档和长期持久证据进行区分处理。
• 可组合架构： 通过扩展 SDK 支持自定义 Source 和 Strategy。
• 广泛的提供者支持： 与 Mem0、RetainDB 和 Mnemon Native 等多种后端集成。
• 统一接口： 提供一致的侧边栏视图，用于管理全局、工作区和自定义范围内的内存。