图谱记忆adoresever/graph-memory

图记忆

限定上下文。保留记忆。
一个原生 DeepSeek Harness 记忆插件，保留最近的对话轮次，归档更早的历史记录，并在需要时精确召回有来源支撑的知识。

中文 ·
dsh.so ·
20 轮基准测试 ·
升级指南

它解决的问题

Graph Memory 掌管模型可见的历史表面，而不删除 DSH 的事件日志。默认情况下，它保留最新的五个已完成的用户轮次，从未来的请求中移除已完成的推理/工具轨迹，并自动召回相关的更早或跨会话的来源问答。

1.6 轮次记忆导航升级

| 之前 | 现在 |
|---|---|
| 直接从消息中提取 TASK / SKILL / EVENT | 创建一个自包含的轮次摘要，然后从同一句话中派生 SPO |
| 图节点可能成为事实性载荷 | 摘要、SPO 和社区仅用于导航；原始问题和最终答案仍是证据 |
| 来自活动会话的旧记忆可能被整体过滤 | 仅排除在新窗口内仍然可见的来源；已归档的同会话和跨会话召回共享同一条路径 |
| 社区扩展可能拉入整个邻域 | 局部 LPA 缩小候选范围，查询时 PPR 对其进行排序，仅恢复匹配的问答 |
| DSH 保留完整的工具和推理轨迹 | 已完成的轮次保留问题 + 最终答案；更早的前缀折叠为一个固定标记 |

写入一个已完成的轮次恰好花费一次辅助 LLM 调用。社区检测和 PPR 是局部的。没有硬编码的节点/边数量、语义方向门控，也没有将无效输出转为可接受数据的 JSON 修复。阅读完整设计、来源映射和移植顺序 →

实测优先

| 真实 20 轮 GLM-5.2 运行 | 历史原生 DSH 基线 | 最新 Graph Memory | 变化 |
|---|---:|---:|---:|
| T20 首次请求 | 56,998 tokens | 11,008 tokens | −80.69% |
| T20 模型可见消息 | 171 | 21 | −87.72% |
| T01–T20 首次请求上下文 | 532,451 tokens | 165,896 tokens | −68.84% |
| 所有已测量 tokens¹ | 2,487,776 | 2,327,728 | −6.43% |

¹ 最新候选包含 166 个主代理请求、20 次轮次提取和 41 次嵌入请求；历史基线发起了 77 次主请求。DSH 提交和非确定性工具循环不同，因此这不是同时进行的严格 A/B 对比。首次请求上下文是直接的接管指标；完整账单仍然可见。

20/20 场景轮次通过 · 20/20 结构化提取成功 · 0 被隔离 · 20 轮次摘要 · 92 SPO 三元组 · 30 社区 · 20 摘要向量。T11、T19 和 T20 自动召回了窗口外的记忆，并带有确切的源问题和最终答案。

阅读 Markdown 基准测试、逐轮数据、方法和限制 →

记忆在上下文窗口之外依然存活

图是一个导航层，而不是证据的替代品。TASK、SKILL 和 EVENT 节点指回原始用户问题和最终可见答案；召回的上下文包含那些确切的源消息。

在 DeepSeek Harness 上安装

Node.js 22.13+ · 无需 DSH 分支 · 在 npm 1.6 发布之前，安装固定的 GitHub 发布版本：

npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:adoresever/graph-memory#v1.6.0-beta.16
npx @deepseek-ai/dsh --profile web --dump-config
npx @deepseek-ai/dsh web

npm 注册表仍然提供旧的 1.5.8；不要用它来验证 DSH。只有当 npm view graph-memory version 报告 1.6.0-beta.16 或更新版本后，才切换到 npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add graph-memory。

确认 graph-memory/dsh 在 Settings → Plugins 下处于活动状态。默认数据库是 $DSH_HOME/graph-memory/graph-memory.db，通常为 ~/.dsh/graph-memory/graph-memory.db。

交付内容

| 能力 | 实现 |
|---|---|
| 上下文接管 | 可配置的最新 N 个已完成轮次；一个归档标记替换较旧的模型表面 |
| 轻量级提取 | 仅用户问题和最终答案；严格的结构化工具契约；不摄取推理/工具记录 |
| 查询优先召回 | 向量 Top-K 与 FTS5 回退；确切的源问答随图命中一起传递 |
| 持久记忆 | 本地 SQLite、稳定的来源追踪、跨会话和跨项目召回 |
| 失败行为 | 无效提取被隔离；前台对话继续；坏数据不会被修复或持久化 |
| 宿主支持 | 原生 DSH/Cordis 适配器；维护 OpenClaw Context Engine 适配器 |

可选嵌入

Graph Memory 支持 OpenAI 兼容的嵌入端点。没有嵌入时，它会回退到 FTS5，并且不会阻塞对话。

export GRAPH_MEMORY_EMBEDDING_API_KEY='replace-with-your-key'
export GRAPH_MEMORY_EMBEDDING_BASE_URL='https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1'
export GRAPH_MEMORY_EMBEDDING_MODEL='text-embedding-v4'
export GRAPH_MEMORY_EMBEDDING_DIMENSIONS='1024'
dsh web

DSH 工具与提取路由

| 工具 | 用途 |
|---|---|
| gm_status | 存储、提取、召回、向量与保留状态 |
| gm_search | 显式图记忆搜索 |
| gm_record | 确定性地持久化 TASK、SKILL 或 EVENT |
| gm_stats | 图与保留回执 |
| gm_maintain | 一次有界维护 tick |
| gm_retry_extraction | 显式重试被隔离的提取 |

自动召回无需工具调用。提取可通过 GRAPH_MEMORY_LLM_PROVIDER 和 GRAPH_MEMORY_LLM_MODEL 使用专用模型；可选的推理与输出控制项为 GRAPH_MEMORY_LLM_REASONING_EFFORT 和 GRAPH_MEMORY_LLM_MAX_TOKENS。

OpenClaw 兼容性

openclaw plugins install graph-memory
openclaw plugins enable graph-memory
openclaw gateway restart

在 ~/.openclaw/openclaw.json 中激活 Context Engine 槽位：

{
"plugins": {
"slots": { "contextEngine": "graph-memory" },
"entries": { "graph-memory": { "enabled": true } }
}
}

Graph Memory Pro

该仓库还包含一个实验性的只读 DSH Pro Lite Host + Client 插件，由 Community SQLite 提供支持。2D/3D 图工作台、分屏视图以及受控的拖拽到上下文功能仍在计划中。参见 dsh-pro/README_CN.md。

验证与限制

当前 beta 1.6.0-beta.16 通过了 138/138 项自动化测试、两个 TypeScript 构建、npm 包验证，以及针对最新 DSH 源码的真实 20 轮运行。

- 结构化提取仍然依赖于模型对契约的遵守：最近一次运行 20/20 次成功；未来任何失败都会被隔离，并且绝不会阻塞前台对话。
- 召回受可配置的 Top-K 限制。聚焦探针已成功；一个宽泛的多主题查询可能需要更大的 Top-K 或拆分为多个问题。
- 已发布的运行是工程工作负载，并非通用的 LoCoMo/LongMemEval 分数。
- 摘要 + SPO 导航 + 精确问答升级的设计、源码映射和移植顺序记录在中文升级指南中。
从 benchmarks/dsh-context-takeover/ 复现它。原始对话、提供商响应、本地路径和凭据均已排除。

开发

npm install
npm test
npm run build
npm run verify:package

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