仿人记忆库 Soulmate793/dsh-memory

dsh-memory · 仿人记忆库（DeepSeek Harness 插件）

让智能体拥有「像人一样」的长期记忆：会遗忘、会巩固、会被线索唤起、会分区隔离——而且所有数据只留在你自己的机器上。

零外部依赖 · 纯本地 · MIT

目录

- 为什么做这个
- 核心特性
- 安装
- 配置
- 工具手册
- 数据存在哪
- 工作原理
- 使用示例
- 隐私与安全
- 常见问题
- 目录结构
- 路线图
- License

为什么做这个

大多数智能体的「记忆」是：

- 一个向量数据库（只能相似检索，不会遗忘、不会巩固）
- 或者一段不断增长的对话历史（上下文一满就全丢）
- 或者一个 key-value 表（没有强弱、没有时间感）

人类记忆不是这样工作的。人脑会：

1. 遗忘：不常用的记忆逐渐变淡
2. 巩固：重复出现的事情从「经历」变成「常识」
3. 提取强化：想起来一次，下次更容易想起来
4. 线索依赖：看到相关的东西才想起，而不是精确查询
5. 分区：有些事是「我是谁」，有些是「关于某个人」，有些是「不能说的」

dsh-memory 把这五件事做成了可运行的代码。

新增能力（v1.1）

- 记忆分区：自我 / 关系 / 情节 / 语义 / 生活 / 学习 / 隔离，各区独立衰减、检索权重与隐私策略；隔离区默认不召回
- 关系台账：自动为每个聊过的人维护 relationships.json（昵称、画像、重要备注、最近互动），按人注入
- 固定记忆：memory_pin 把关键记忆设为永不遗忘，每次唤醒必注入
- 情绪与性格：8 维情绪状态 + 性格成长；支持 emotion_set 主动设定当下心情；语音可带情绪
- 容量扩到 50 万条：maxItems: 500000，并支持环境变量 MEMORY_MAX_ITEMS 覆盖
- 锁自愈：进程异常退出留下的僵尸锁会被自动清理，不会再把记忆库锁死

核心特性

| 特性 | 说明 |
| 艾宾浩斯遗忘 | 每条记忆有强度，按指数曲线衰减；重要、带情绪的记忆衰减更慢 |
| 提取强化 | 被回忆一次，强度回补一点（用进废退） |
| 睡眠巩固 | 把同类情节记忆合并、去重，升格为长期语义记忆 |
| 线索依赖召回 | IDF 加权特征重叠 + 强度/近因/重要度综合打分，不是精确匹配 |
| 记忆分区 | 自我 / 关系 / 情节 / 语义 / 生活 / 学习 / 隔离，七个区各有衰减与隐私策略 |
| 哈希链审计 | 每次写入/更新/遗忘追加一条 Ed25519 签名事件，可校验记忆是否被篡改 |
| 工作记忆 | 最近消息的环形缓冲，过期自动丢弃，不污染长期记忆 |
| 可选模块 | 情绪状态、性格成长、人物画像、学习库、语义向量、联想图 |

安装

方式一：作为 DSH bundle 安装（推荐）

plugin_manager(action: "install_bundle", target: "<绝对路径>/dsh-memory-plugin")

安装后重启 DSH，智能体会获得 7 个记忆工具。

方式二：手动放进配置档

1. 把仓库目录加入配置档的 bundle 列表
2. 在 cordis.patch.yml 中启用 memory 行（见仓库自带的补丁）
3. 重启 DSH

环境要求

- Node.js >= 20
- 无第三方 npm 依赖

配置

cordis.patch.yml：

- insert:
- id: memory
name: 'dsh-memory'
config:
memory:
dataDir: '' # 留空 = ~/.dsh/qq-memory maxItems: 500000 # 容量上限，超出按强度淘汰 recallLimit: 8 # 默认召回条数 includeVault: false # 默认不读取隔离区

环境变量 MEMORY_DIR 可覆盖 dataDir。

工具手册

memory_remember

写入一条长期记忆。

| 参数 | 类型 | 说明 |
| text | string | 必填，要记住的内容（≤4000 字） |
| kind | episodic / semantic | 具体经历 / 长期事实，默认 episodic |
| importance | 0~1 | 重要度，默认 0.5 |
| emotion | 0~1 | 情绪强度，默认 0 |
| tags | string[] | 标签，如 ["profile","person:alice"] |
| zone | 枚举 | 分区，不填自动推断 |
| chat | string | 来源会话标识（可选） |

memory_recall

按线索回忆。

| 参数 | 类型 | 说明 |
| query | string | 必填，自然语言线索 |
| limit | 1~50 | 返回条数，默认 8 |
| zone | 枚举 | 只在这个分区回忆 |
| include_vault | boolean | 是否允许读隔离区，默认 false |
| include_archived | boolean | 是否包含已归档 |

返回每条记忆的 id / text / score / kind / zone / importance / createdAt。

memory_stats

记忆库统计：总数、活跃/归档、类型分布、平均强度、性格阶段（若启用）。

memory_zones

分区统计：每个区有多少条活跃记忆 + 分区中文名。

memory_forget

软删除一条记忆（state=purged，哈希链留痕，不物理删文件）。

memory_consolidate

睡眠巩固：聚类合并同类情节、去重、把高价值记忆升格为语义记忆。建议空闲时调用。

memory_chain_verify

校验哈希链：seq 连续性、prevHash 衔接、Ed25519 签名，以及与 memory.json 的逐条对账。

数据存在哪

全部在 dataDir（默认 ~/.dsh/qq-memory/）：

memory.json 记忆数据 memory-chain.jsonl 哈希链事件（追加写） memory-chain-key.pem Ed25519 私钥（务必备份） memory-chain-pub.pem 公钥 memory-chain-head.json 链头快照 emotion-state.json 情绪状态（可选） personality.json 性格阶段/成长值（可选） profiles.json 人物画像（可选） learning.json 学习库（可选） memory-vectors.bin 向量索引（可选） memory-vectors-ids.jsonl 向量↔记忆映射（可选） memory-graph.jsonl 联想图（可选）

插件只读写这个目录，不访问网络、不写系统其它位置。

工作原理

1. 衰减

strength(t) = baseStrength × exp(-age / τ)
τ = 10天 × (0.9 + importance) × (1 + 0.6 × emotion)

- 普通记忆约 10 天衰减到 1/e
- 重要/情绪记忆的 τ 更长，所以留得更久
- strength < 0.12 归档，< 0.03 彻底遗忘（可配置）

2. 提取强化

每次被召回：

baseStrength += 0.22 × (1 - baseStrength)
lastAccess = now
accessCount += 1

3. 线索依赖召回

相关度 = IDF 加权特征重叠 / sqrt(查询IDF和 × 记忆特征数)
score = 0.55 × 相关度 × 分区权重
+ 0.20 × 当前强度
+ 0.15 × 近因
+ 0.10 × 重要度

线索必须真的命中（没有任何词重合时不会被想起）。

4. 睡眠巩固

- 对活跃情节记忆做 bigram Jaccard 聚类（阈值 0.3）
- 每组 ≥2 条 → 合并成语义记忆（全文合并，上限 3800 字）
- 高重要度 + 被多次提取 → 直接升格
- 合并/去重/归档都追加哈希链事件

5. 哈希链

event = { seq, type, id, contentHash, ts, prevHash, by, hash, sig }
hash = sha256(seq|type|id|contentHash|ts|prevHash|by)
sig = Ed25519(hash)

- 并发写入时在文件锁内读取链尾再追加，避免多进程断链
- verifyChain 校验 seq 连续、prevHash 衔接、hash 重算、签名
- verifyMemory 用当前记忆逐条重算 contentHash，发现「被改过」或「未记录」

6. 分区

| 区 | 用途 | 衰减 | 权重 | 默认注入 |
| self | 人格、身份、价值观、目标 | 不衰减 | 1.15 | 是 |
| relationship | 对人的画像、称呼、亲密度 | 0.5× | 1.10 | 是 |
| episodic | 具体对话、事件 | 1× | 1.00 | 是 |
| semantic | 巩固后的长期知识 | 0.6× | 1.05 | 是 |
| life | 日常碎片、说说、语音 | 1.2× | 1.00 | 是 |
| learning | 学到的知识、梗 | 0.8× | 0.95 | 是 |
| vault | 密码、暗号、隐私 | 不衰减 | 0.60 | 否 |

使用示例

记住一个偏好
memory_remember({
text: "她喜欢下雨天，讨厌香菜", kind: "semantic", importance: 0.7,
tags: ["preference"],
zone: "relationship"
})

按场景回忆
memory_recall({ query: "她喜欢什么天气", limit: 5 })

只在自我区回忆
memory_recall({ query: "我是谁", zone: "self" })

读取隔离区（需显式允许）
memory_recall({ query: "暗号", zone: "vault", include_vault: true })

空闲时巩固
memory_consolidate()

审计
memory_chain_verify()

隐私与安全

- 纯本地：插件没有任何网络请求，不上传、不遥测
- 隔离区：vault 默认不参与召回；群聊场景应完全排除
- 仓库干净：本仓库不包含任何记忆数据、用户信息或密钥
- 密钥：memory-chain-key.pem 是证明历史的关键，丢失后无法验证旧链，请备份

文档索引

| 文档 | 内容 |
| docs/design.md | 设计目标、数据模型、衰减/召回/巩固/链/分区的算法与决策 |
| docs/tools.md | 7 个工具的完整参数、返回与示例 |
| docs/data-format.md | memory.json、哈希链、向量/图等文件的字段说明 |
| docs/architecture.md | 模块划分与架构速览 |
| docs/faq.md | 安装、数据、召回、链、隐私、性能的常见问题 |

常见问题

Q：记忆会不会无限增长？ A：有 maxItems 上限（默认 50 万），超出按当前强度从最弱开始淘汰。

Q：重启 DSH 会丢记忆吗？ A：不会，全部持久化在 dataDir。

Q：怎么调遗忘速度？ A：改 lib/core/config.mjs 里的 decay.baseTauMs、importanceBias、emotionBias，或在配置里覆盖。

Q：能在多个智能体/会话间共享记忆吗？ A：同一台机器、同一个 dataDir 即可共享；多进程同时写有文件锁保护。

Q：哈希链能防谁？ A：防「本地记忆被悄悄改动而不留痕」。它不是公链，不能防整机被接管，但能保证任何单条记忆的修改都会断链。

Q：支持中文吗？ A：召回特征用中文二元组 + 英文词，中文效果是主要设计目标。

目录结构

dsh-memory/
├─ package.json
├─ cordis.patch.yml
├─ lib/
│ ├─ index.js 插件入口（7 个工具） │ └─ core/ 记忆核心模块 ├─ locale/ 中英文显示名与描述 ├─ docs/ │ ├─ architecture.md 架构与算法细节 │ └─ ... ├─ icon.svg ├─ README.md └─ LICENSE

路线图

- [ ] 隔离区加密存储（目前只是不召回）
- [ ] 可视化的「记忆星图」独立页面
- [ ] 多设备同步（哈希链合并）
- [ ] 可插拔的 embedding / rerank

License

MIT