omdsh-dev/dsh-mnemon

解決的問題

dsh-mnemon 為 DeepSeek Harness (DSH) 提供一個可組合的記憶系統，讓 AI 代理能在不重複資料的情況下，跨不同時間尺度與格式維持與存取資訊。它透過將執行時偏好、可搜尋文件與長期證據整合為代理的單一視圖，解決了管理碎片化上下文的問題。

工作原理

該系統採用三層架構，根據記憶如何傳遞給代理來組織記憶：

• 執行時 (Runtime): 儲存下一回合所需的即時偏好與事實，以緊湊的 USER/MEMORY 上下文形式投影。
• 文件 (Documents): 儲存設計與流程，代理透過搜尋與敘事性閱讀來存取。
• 記憶空間 (Memory Spaces): 儲存持久的事實與關係，按需從各種後端（提供者）檢索證據。

這透過「Source + Strategy → View」管道實現。Source 擁有資料與讀寫操作；Strategy 決定這些 Source 如何參與一個回合（選擇與檢索）；而 Core 將這些組合成一個不可變的 View，DSH Host 會將其固定到執行回合中。

適用對象

專為使用 DeepSeek Harness (DSH) 的開發者設計，希望為其 AI 代理實現複雜、分層的記憶管理，以及希望建立新記憶來源或儲存提供者的外掛作者。

主要亮點

• 三層記憶： 對短期執行時上下文、中期文件與長期持久證據進行區別處理。
• 可組合架構： 透過擴充 SDK 支援自訂 Source 與 Strategy。
• 廣泛的提供者支援： 與 Mem0、RetainDB 和 Mnemon Native 等多種後端整合。
• 統一介面： 提供一致的側邊欄視圖，用於管理全域、工作區與自訂範圍的記憶。