coding-agents
vectorize-io
Hindsight:会学习的 Agent 长期记忆系统,自动召回/保存、知识页、深度反思与按仓库隔离的记忆银行。
没有一行式安装命令——这个插件在一个大仓库的子目录里,也没发 npm 包。
PerryLink/dsh-memento
有界、分层、带审批门、可审计的跨会话记忆:`ctx.memory` 服务 + 零依赖 SQLite 存储 + `memory` 工具与冻结快照注入,并预演 dsh-memory-protocol v1——适配器注册表与可分发的一致性套件。
安装
npm 方式
直接拉已发布的 tarball,不用克隆整个仓库,也不需要额外配置。如果你用的是别的 profile,把 `web` 换成对应的名字。
GitHub 方式 · npm 包
从 GitHub 装会执行项目自己的构建脚本,而 pnpm 默认拦着不让跑——先跑一次这条命令,pnpm 会打印出要加到 ~/.dsh/profiles/web/pnpm-workspace.yaml 里 `allowBuilds` 下面的那个 key。
我们跑过之后
我们跑过,装得上
这里每条命令都在一次性容器里、对着干净 profile 真跑过,结果取自 harness 自己的记录,不是读源码猜的。 最近一次 26 天前.
挂进你的 README
给维护者的:badge 取这条 listing 最近一次 sandbox 实测的结果,重跑之后它自己会变,读者点开就是这页的完整记录。
安装前须知
是什么 — 提供带审批门和审计跟踪的跨会话内存能力,通过 typed ctx.memory 集成 SQLite 提供商和快照注入。
谁该装 — 在使用任意模型处理涉及用户和代理记忆的任务时适合安装。 如果只在单次会话内完成工作的人可以不安装。
注意 — 沙箱测试通过,在全新 profile 里装上,并被 harness 注册进 profile。 没发现明显的坑。
锐评 — 我会安装它,因为它提供了模型不可见的写审批门。
grok-4.6 写的,只当参考,不当结论。里面说装得上或装不上,是在干净 profile 里真跑过的;其余都是读仓库读出来的。以实际运行为准。

dsh-memento 是一个 DeepSeek Harness 插件,为 agent 提供有边界、分层且可审计的跨会话记忆。它通过 typed ctx.memory 服务连接本地 SQLite 存储,并提供 memory、memory_recall 工具;会话首次组装 prompt 时注入一次冻结快照,之后不会在会话中途变化。默认数据库位于 $DSH_HOME/dsh-memento/memory.db,按 agentPreset 隔离,分为 user 与 agent 两条 track,以及 user-global 和 workspace 两层。
DeepSeek Harness 插件 dsh-memento 的每次 add、replace、remove、seed 写入都要经过服务层 approval gate。writePolicy 支持 ask、auto、off,被拒绝的写入仍会留下 audit 记录;固定字符预算耗尽时返回结构化错误,不截断,也不自动压缩。/memory 命令可列出、查询、整理、查看 proposals、budgets、audit,并执行导入导出;web panel 仅供读取。
它适合保存少量用户偏好、环境事实和 agent 约定,不适合大型知识库或复杂检索:README 说明其搜索是小型语料的 substring matching。插件会接触本地数据库、会话日志相关审计数据,并通过 /memory 提供终端入口;README 同时说明它不使用网络和 native code。
DeepSeek Harness 从 cordis.yml 的 memento 项读取配置。enabled 默认 true;dbPath 默认为空,实际使用 $DSH_HOME/dsh-memento/memory.db;writePolicy 默认 ask,可设为 ask、auto 或 off;language 默认 en,也支持 zh。maxEntriesPerQuery 默认 20,上限为 1000;auditRetentionDays 默认 0,表示永久保留。proposals.enabled 默认 true,proposals.maxChars 为 2000,proposals.maxPending 为 8。
DeepSeek Harness 提供 /memory,支持 list、query、add、remove、consolidate、proposals、budgets、audit、export、import <path> 和 adapters。memory tool 支持 add、replace、remove、consolidate、query;memory_recall 返回有边界的记忆匹配和近期会话历史匹配。web panel 只读,可浏览条目、搜索、查看预算和 audit 尾部。
数据库使用 node:sqlite、WAL 和 0600 文件权限。user、agent 两条 track 各有 user-global、workspace 两层,并按 agentPreset 隔离。快照写入 request/header.system;所有写入经过 approval waterfall,审批与 audit 记录可重建模型看到的内容。预算默认分别为 user 每层 2000 字符、agent 每层 4000 字符,超限会返回 usage 与 limit 错误,不截断或自动压缩。
DeepSeek Harness 版本要求为 0.1.0-rc.6,Node 要求为 ^22.19.0 || >=24.0.0。支持 Windows、macOS、Linux;README 说明实现不含 native code,也不使用网络。recall.historyLimitDefault 默认 8,recall.snippetCap 为 5,recall.snippetChars 为 300,recall.windowDays 为 30。
根据项目自己的文档整理,会跟着上游更新。两边对不上时以源码仓库为准—— 去 GitHub 看原始 README
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volcengine
面向 DeepSeek Harness 的 OpenViking 记忆与上下文插件:pre-step 自动召回与画像注入、会话捕获、`viking://` URI 防护,以及对接 OpenViking 服务端的 recall/write 记忆工具。
我们跑过,装得上
agentscope-ai
将 DeepSeek Harness 接入 ReMe 本地优先、自进化的个人知识库:自动把已完成的主 Agent 对话沉淀为用户掌控的 Markdown 记忆,通过 reme_search 结合 BM25、可选向量检索和 wikilink 展开搜索对话与资料,并按日整理长期记忆。
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zilliztech
供 DSH 与其他编程 Agent 共享的 Markdown 记忆,支持自动捕获、步骤前上下文注入、搜索召回,以及通过审阅面板实现 memory-to-skill 自进化。
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vshulcz
读取本机上其他三十三个编程智能体已经写下的会话文件——Claude Code、Codex、Cursor、VS Code Copilot Chat、opencode、OpenClaw、Hermes、Kimi、Cline、Zed 等,包括安装之前的历史:提供 deja_recall、deja_session、deja_blame、deja_fix、deja_how、deja_remember 六个工具与 /deja 命令,并可选地把召回结果加入运行时上下文。本地 BM25 索引,不用大模型,不用向量嵌入,不联网(dsh plugin --profile web add dsh-deja)。
我们跑过,装得上