跨会话记忆slow-stack/mneme

dsh-mneme

🌏 简体中文 · English

🧬 给 LLM 装上会自我进化的记忆

dsh-mneme 是 DeepSeek Harness (DSH) 的跨会话记忆插件。它不只「存得下」，更「管得好」：后台自动去重合并、矛盾先冻结等你裁决、全程可回放审计、默认全离线，还支持导出成人可读的 Markdown。

Mneme（Μνήμη）源自希腊记忆女神 Mnemosyne。她掌管记忆与梦境——正如 autoDream 在后台默默巩固你的记忆库。

它解决什么问题

每次新开对话，AI 都像第一次认识你？

dsh-mneme 给 DeepSeek Harness 装上跨会话记忆。 你聊过的项目、提过的偏好、做过的决定，AI 都记得——即使关掉了窗口，下次打开还在。

| 场景 | 没装插件 | 装了插件 |
|------|---------|---------|
| 周一聊完项目需求，周三继续 | "能再描述一下你的项目吗？" | "你指的是上周提到的博客重构吗？当时你说想用 Astro。" |
| 告诉 AI 你的编码习惯 | 每轮都要重复交代 | 一次设定，长期生效 |
| 整理大量资料后关窗口 | 资料丢了 | 自动归档，随时检索找回 |

但 dsh-mneme 的可信之处，恰恰在你看不见的后台。下面这些，才是它和「一个会存东西的插件」的本质区别。

为什么可以信任它

- 🧾 可回放、可追责 — 每次自动整理都留一张「决策凭证」：输入快照 + 决策明细 + 结果哈希，同样的整理可复现回放，不默默吞错、不留无法追溯的改动。
- ⚖️ 矛盾先冻结，等你裁决（可关）— 两条记忆打架时，不擅自替你做主。可疑冲突会挂起待审，状态页冲突队列里并排对比、一键裁决（保留 A / 保留 B / 仅标记），确认后才生效。复杂判断，人永远在线。
- 🔐 记忆按 agent 与工作区隔离（可关）— scopeEnabled 开启后，每条记忆标注由哪个 agent、在哪个工作区写入；检索时本会话作用域优先（命中加权，他 scope 降权仍可见）；strictScope 再进一步——显式声明收窄到他者作用域的记忆在检索/注入里完全不可见（载体自动标注只降权，不硬挡）。多 Agent、多项目互不串台。
- 🌙 夜深人静才动手（可关）— 空闲时自动分层归档：常看的留在热区、久不用的压成摘要、陈旧的彻底归档。记忆库越用越精炼，不膨胀。
- 🧠 本地语义检索，默认离线 — 自带本地 Embedding 与精排，不强求 API Key，网络断了也能检索。
- 📝 Markdown 双向同步 — 记忆就是本地 .md 文件，随时打开编辑；人工改动会被优先尊重，不会被机器覆盖。
- 💾 删对话 ≠ 删记忆 — 清空聊天窗口，已保存的记忆仍在（可配置）。

5 分钟上手

安装插件
dsh plugin --profile web add @modusensus/dsh-mneme
dsh web

装完即可用。想在 5 分钟内看到它的价值：
1. 聊：新开对话，跟 AI 聊几句关于你的偏好或手头项目（比如"我写代码更喜欢 4 空格缩进"）。
2. 等：关掉窗口，重开新对话。如果它还记得刚才的事，说明记忆已经写入。
3. 调：去「设置 → 记忆库设置」按需打开下面三个开关（见快速配置）。

快速配置（可选）

| 需求 | 配置项 | 默认值 | 改法 |
|------|--------|--------|------|
| 完全离线运行 | embedProvider | openai | 改为 local |
| 删除对话时保留记忆 | sessionLifecycleEnabled | false | 改为 true |
| 自动提取结构化实体 | entityExtractionEnabled | false | 改为 true |
| 多 Agent / 多项目记忆隔离 | scopeEnabled（需要更强隔离再加 strictScope，硬隔离只对显式声明生效） | false | 改为 true |

以上均在 DSH 设置面板 → 记忆库设置 中修改。完整配置见 配置章节。

一图看懂记忆闭环

写入 ──► 质量过滤（无用信息先拦下）
│
▼
SQLite + 本地 Markdown 镜像
│（空闲时）
├─ autoDream ：去重 / 合并 / 归档 / 修正 / 冲突冻结
└─ Sleep Mode ：分层压缩 + 模式发现 + 关系补全（可关）
│
▼
召回（混合检索 + 精排）──► 注入会话上下文

界面预览

面板内置中英双语，跟随你的 DSH 界面语言显示。以下为中文截图，英文版请切至文末 English 段落。

记录、浏览与筛选你的记忆。

自动从记忆里提炼实体，构建带属性的关系图谱。

状态面板一眼看清向量索引、LLM 消耗与自动巩固记录。

检索、实体抽取与记忆巩固开关都在设置里一站式配置。

可选写保护 Token，以及本地化的反馈通道，让记忆库完全本地、可审计。

隐私承诺

- 数据只存在你的电脑本地，不上传任何服务器
- 记忆是 Markdown 文件，人类可读、可手工编辑
- 默认零网络依赖，不需要 API Key
- 无遥测、无分析、无远程日志

用在其他 AI 工具里（MCP）

插件自带零依赖 stdio MCP server（独立 npm 包 mneme-memory，bin 名 mneme-mcp），任何 MCP 客户端都能挂载记忆六件套（memory_save / memory_search / memory_list / memory_get / memory_update / memory_delete）。

前置条件（一次性）：

1. DSH 在运行且插件已安装（MCP 数据面走插件的独立 API 127.0.0.1:8790）
2. 在 DSH 面板「设置 → 外部访问 API」生成 token

各客户端挂载（ 替换为上一步生成的值）：

| 客户端 | 挂载方式 |
|--------|---------|
| Claude Code | 项目根 .mcp.json：{"mcpServers": {"mneme-memory": {"command": "mneme-mcp", "env": {"MNEME_TOKEN": ""}}}} |
| Cursor | 设置 → MCP → Add Server，command 填 mneme-mcp，env 加 MNEME_TOKEN |
| Codex | ~/.codex/config.toml：[mcp_servers.mneme-memory] 段，command = "mneme-mcp"，env = { MNEME_TOKEN = "" } |
| Hermes | ~/.hermes/config.yaml 的 mcp_servers: 段：mneme-memory: {command: "mneme-mcp", env: {MNEME_TOKEN: ""}}，重启生效 |
| OpenCode | opencode.json：{"mcp": {"mneme-memory": {"type": "local", "command": ["mneme-mcp"], "environment": {"MNEME_TOKEN": ""}}}} |
| OpenClaw | openclaw mcp add mneme-memory --command mneme-mcp --env MNEME_TOKEN=，或 Control UI → Settings → MCP |
旧挂载兼容：已部署的 dsh-mneme-mcp + DSH_MNEME_TOKEN 写法继续有效（bin 与 env 变量均保留，无需迁移）。未全局安装 npm 包时，把 command 换成 npx 并追加参数 -p mneme-memory mneme-mcp（Claude Code/OpenCode 写进 args 数组，Codex 写 args = ["-p", "mneme-memory", "mneme-mcp"]）。配置细节与安全注意事项见完整文档。

文档

| 文档 | 路径 |
|------|------|
| 插件完整文档（功能 / 安装 / 配置 / 架构） | dsh-mneme/README.md |
| stdio MCP server——Claude Code / Cursor 等任意 MCP 客户端接入记忆六件套 | dsh-mneme/README.md · MCP Server |
| 实体结构化设计 | dsh-mneme/docs/ENTITIES.md |
| 语义架构 | dsh-mneme/docs/SEMANTIC.md |
| 本地模型部署指南 | dsh-mneme/docs/LOCAL_MODEL.md |
| 版本历史 | dsh-mneme/CHANGELOG.md |
| 安全策略 | SECURITY.md |

🗺️ 路线图

🧬 记忆基因 → 🛡️ 审计加固 → 💤 睡眠维护 → 🕸️ 召回融合与图谱 → ✨ 面板增强 → 🌡️ 自进化记忆 → 🕸️ 图谱增强

| 版本 | 主题 | 状态 |
|------|------|------|
| v0.3 | 记忆基因：实体 / 属性（带时间轴）/ 关系 | ✅ |
| v0.4 | Sleep Mode：空闲四阶段深度维护 | ✅ |
| v0.5 | 召回融合与记忆可视化：BM25 + 图谱 + 热记忆 | ✅ |
| v0.6 | 会话生命周期：删对话 ≠ 删记忆 | ✅ |
| v0.7 | 自进化记忆：热度衰减 + 睡眠双保护 + 桌面端工作台/功能开关 | ✅ |
| v0.8 | 作用域隔离（agent/workspace 双维隔离 + 检索加权 + opt-in 硬过滤）+ 冲突队列人工裁决 + 归属显式声明 + 生态化（stdio MCP server / 图召回轴 / 冷启动 / 注入截断与状态条 / 蒸馏可靠性 / 注入形态与 agent 主动整理接口） | ✅ 已发布（至 v0.8.6） |

完整逐小版本说明见 CHANGELOG。

🧪 本地开发

cd dsh-mneme && npm install
npm test        # 1317 个测试
npm run stress  # 三轴线压测
npm run sync    # src → lib 同步

🙏 致谢

autoDream 的理念溯源（理念借鉴、实现原创）：

- Claude Code 的 Auto Dream（Anthropic，Memory 2.0）：理念源头——会话间隙由后台子代理整理记忆文件（去重、修矛盾、清衰减）。
- Sleep-time Compute: Beyond Inference Scaling at Test-time（UC Berkeley & Letta，arXiv:2504.13171）：Auto Dream「离线巩固」思想背后的学术脉络。
- cc-haha：早期实现思路的参照之一。

在上述工作之上，dsh-mneme 做了自己的工程发展：K-Means++ 聚类预分组、类型化决策清单（keep / merge / archive / conflict / update，及 sleep 侧 supersede / differentiate）与可回放的 sha256 摘要审计链（dream_runs / receipt_chain）。如有遗漏的灵感来源，欢迎提 issue 指出。

🧬 赋予你的 LLM 一个会进化的记忆

dsh-mneme 是面向 DeepSeek Harness (DSH) 的跨会话记忆插件。它不仅仅是存储你的记忆——它还会管理它们：后台去重与合并、冲突冻结待你审阅、完全可回放的审计追踪、默认离线，并可导出为人类可读的 Markdown。

Mneme（Μνήμη）源自 Mnemosyne，希腊神话中掌管记忆与梦境的女神——正如 autoDream 在后台悄然巩固你的记忆库。

它解决了什么问题

每次你开启一个新对话，AI 都表现得像从未见过你一样？
dsh-mneme 为 DeepSeek Harness 赋予跨会话记忆。 你讨论过的项目、提到过的偏好、做过的决定——即使你关闭窗口，AI 依然记得它们。

| 场景 | 无插件 | 有插件 |
|----------|---------------|-------------|
| 周三继续周一的项目讨论 | “你能再描述一下你的项目吗？” | “你是说上周那个博客重构？你提到想用 Astro。” |
| 告诉 AI 你的编码习惯 | 每个会话都要重复 | 设置一次，永久记住 |
| 整理完研究后关闭窗口 | 笔记丢失 | 自动归档，随时可检索 |

但让 dsh-mneme 值得信赖的，是你看不到的后台。这些特质让它区别于“一个只会保存东西的插件”。

为什么你可以信任它

- 🧾 可回放、可问责 —— 每次整合都会留下“决策回执”：输入快照 + 决策详情 + 结果哈希。同一次运行复现同样的结果。没有静默的错误合并，没有无法追踪的变更。
- ⚖️ 冲突冻结，由你决定（可选）—— 当两条记忆相互矛盾时，它不会替你站队。疑似冲突会被搁置待审，在状态页的冲突队列中并排对比，一键解决（保留 A / 保留 B / 标记为已审阅）。在艰难判断上，人类始终在环。
- 🔐 记忆按 agent 与工作区隔离（可选）—— 启用 scopeEnabled 后，每条记忆都会标记由哪个 agent 写入、在哪个工作区；检索优先当前作用域（加权命中，作用域外降权但仍可见）；strictScope 更进一步——显式限定到其他 agent/工作区的记忆对搜索和注入变为不可见（自动载体标签仅降权，绝不硬性屏蔽）。多个 agent 和项目，零串扰。
- 🌙 你睡觉时它也在工作（可选）—— 空闲时间触发分层归档：频繁记忆保持热存，陈旧记忆压缩为摘要，旧记忆归档。存储在增长中保持精简。
- 🧠 本地语义搜索，默认离线 —— 内置本地 Embedding + 重排序。无需 API key；无网络时检索依然可用。
- 📝 双向 Markdown 同步 —— 记忆是本地 .md 文件，你可以打开和编辑；人工编辑受到尊重，绝不会被机器覆盖。
- 💾 删除会话 ≠ 删除记忆 —— 清空聊天窗口会保留已保存的内容（可配置）。

5 分钟快速上手

安装插件
dsh plugin --profile web add @modusensus/dsh-mneme
dsh web

开箱即用。想在五分钟内感受它的价值：

1. 聊天 —— 开始一个会话，告诉 AI 一些关于你的偏好或项目的事（例如“我偏好 4 空格缩进。”）。
2. 验证 —— 关闭窗口，打开一个新窗口。如果它回忆起你说过的话，记忆就已经落地了。
3. 调优 —— 打开设置 → 记忆设置，按需切换下面三个开关。
快速配置（可选）

| 需求 | 配置键 | 默认值 | 更改 |
|------|-----------|---------|--------|
| 完全离线 | embedProvider | openai | 改为 local |
| 删除会话时保留记忆 | sessionLifecycleEnabled | false | 改为 true |
| 结构化实体提取 | entityExtractionEnabled | false | 改为 true |
| 按代理 / 工作区隔离记忆 | scopeEnabled（添加 strictScope 以实现更强隔离——硬性阻止仅适用于显式声明） | false | 改为 true |

所有这些都位于 DSH 设置 → 记忆设置中。完整配置文档见配置部分（中文，双语文件）。

一张图看懂记忆循环

write ──► quality filter (drop noise first)
│
▼
SQLite + local Markdown mirror
│ (when idle)
├─ autoDream   : dedupe / merge / archive / fix / freeze-conflict
└─ Sleep Mode  : tiered compression + pattern discovery + relation completion (opt-in)
│
▼
recall (hybrid search + rerank) ──► inject into the conversation

截图

该面板为双语，并跟随你的 DSH 界面语言。下方为英文截图；本地化界面请参见中文部分。

记录、浏览和筛选你的记忆。

实体从你的记忆中提取，构建带有属性的关系图。

状态面板一目了然地展示你的向量索引、LLM 花费和整合活动。

检索、实体提取和整合开关都在一处配置。

可选的写保护令牌和反馈渠道，实现完全本地、可审计的设置。

隐私

- 数据仅保留在你的机器上，绝不上传
- 记忆是 Markdown 文件，人类可读且可编辑
- 默认零网络依赖，无需 API 密钥
- 无遥测、无分析、无远程日志

在其他 AI 工具中使用（MCP）

该插件附带一个零依赖的 stdio MCP 服务器（独立 npm 包 mneme-memory，可执行文件 mneme-mcp）。任何 MCP 客户端都可以挂载这六个记忆工具（memory_save / memory_search / memory_list / memory_get / memory_update / memory_delete）。

一次性前提条件：

1. DSH 正在运行且已安装该插件（MCP 数据平面通过插件在 127.0.0.1:8790 的独立 API 进行）
2. 在 DSH 面板的 Settings → External API 下生成一个 token

各客户端配置（将  替换为上一步得到的值）：

| 客户端 | 配置 |
|--------|-------|
| Claude Code | 项目根目录 .mcp.json：{"mcpServers": {"mneme-memory": {"command": "mneme-mcp", "env": {"MNEME_TOKEN": ""}}}} |
| Cursor | Settings → MCP → Add Server；命令 mneme-mcp，环境变量 MNEME_TOKEN |
| Codex | ~/.codex/config.toml：[mcp_servers.mneme-memory] 段，command = "mneme-mcp"，env = { MNEME_TOKEN = "" } |
| Hermes | ~/.hermes/config.yaml 的 mcp_servers: 段：mneme-memory: {command: "mneme-mcp", env: {MNEME_TOKEN: ""}}，然后重启 |
| OpenCode | opencode.json：{"mcp": {"mneme-memory": {"type": "local", "command": ["mneme-mcp"], "environment": {"MNEME_TOKEN": ""}}}} |
| OpenClaw | openclaw mcp add mneme-memory --command mneme-mcp --env MNEME_TOKEN=，或 Control UI → Settings → MCP |

旧版挂载方式仍然可用：dsh-mneme-mcp + DSH_MNEME_TOKEN 仍受支持（bin 和环境变量均保留；无需迁移）。如果 npm 包未全局安装，请使用 npx 作为命令，参数为 -p mneme-memory mneme-mcp（在 Claude Code/OpenCode 中为 args 数组；在 Codex 中为 args = ["-p", "mneme-memory", "mneme-mcp"]）。完整配置详情与安全说明：完整文档（中文）。

文档

| 文档 | 路径 |
|-----|------|
| 完整插件文档（功能 / 安装 / 配置 / 架构） | dsh-mneme/README.md（中文） |
| stdio MCP 服务器 — 将六个记忆工具接入任意 MCP 客户端（Claude Code / Cursor / …） | dsh-mneme/README.md · MCP Server（中文） |
| 实体结构设计 | dsh-mneme/docs/ENTITIES.md |
| 语义架构 | dsh-mneme/docs/SEMANTIC.md |
| 本地模型指南 | dsh-mneme/docs/LOCAL_MODEL.md |
| 更新日志 | dsh-mneme/CHANGELOG.md |
| 安全 | SECURITY.md |

🗺️ 路线图

🧬 Gene → 🛡️ Audit hardening → 💤 Sleep maintenance → 🕸️ Recall fusion & graph → ✨ Panel enhancement → 🌡️ Self-evolving memory → 🔐 Scope isolation

| 版本 | 主题 | 状态 |
|---------|-------|--------|
| v0.3 | Gene：实体 / 时间盒属性 / 关系 | ✅ |
| v0.4 | Sleep Mode：空闲 4 阶段深度维护 | ✅ |
| v0.5 | 召回融合与可视化：BM25 + 图 + 热记忆 | ✅ |
| v0.6 | 会话生命周期：删除会话 ≠ 删除记忆 | ✅ |
| v0.7 | 自演化记忆：热度衰减 + 睡眠双重保护 + 桌面工作台/功能开关 | ✅ |
| v0.8 | 作用域隔离（agent/workspace 标记 + 检索加权 + 可选硬过滤）+ 冲突审查队列 + 显式归因 + 生态系统（stdio MCP 服务器 / 图召回轴 / 冷启动引导 / 注入截断与状态栏 / 蒸馏可靠性 / 注入塑形与 agent 驱动整理） | ✅ 已发布（至 v0.8.6） |

完整的各次版本更新日志见 CHANGELOG。

🧪 本地开发

cd dsh-mneme && npm install
npm test        # 1317 tests
npm run stress  # three-axis stress test
npm run sync    # src → lib sync

致谢

autoDream 概念的来源（创意归功于他人，实现为原创）：

- Auto Dream in Claude Code（Anthropic，Memory 2.0）：概念起源——一个后台子 agent 在会话之间整合记忆文件（去重、解决矛盾、修剪衰减）。
- Sleep-time Compute: Beyond Inference Scaling at Test-time（UC Berkeley & Letta，arXiv:2504.13171）：离线整合思想背后的学术脉络。
- cc-haha：实现方法的早期参考。

在这些基础之上，dsh-mneme 加入了自身的工程实现：K-Means++ 聚类预分组、类型化决策列表（keep / merge / archive / conflict / update，睡眠侧另有 supersede / differentiate），以及可重放的 sha256 摘要审计链（dream_runs / receipt_chain）。如有任何灵感来源遗漏，请提交 issue。

📜 许可证

MIT