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 14 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
Memory for coding agents — Claude Code, Codex, Cursor and 17 others. Indexes the sessions they already wrote to disk, including months from before you installed it, and recalls them in any of them. No LLM, no embeddings, one local Go binary.
我们跑过,装得上