MIT ライセンス・ローカルファーストの agent memory コア。Cordis プラグインライフサイクル経由で DeepSeek Harness にネイティブロードされ、型付きナレッジグラフ、セッション横断の自動リコール、SQLite ベースの gm_* ツールを提供し、ベクトル検索はオプション。
DSH 統合
ネイティブ実行
作者による申告
安全性監査
未監査
最終検証日
2026-08-21
ライセンス
MIT
01どんなタスクに使えるのか？
Give DeepSeek Harness agents durable, traceable cross-session memory
A typed knowledge graph (TASK / SKILL / EVENT nodes with typed edges) in local SQLite, with relevant memory automatically recalled in new sessions — even after DSH restarts
DeepSeek Harness users who want their agent to remember past tasks, fixes and reusable skills across sessions
Shrink context by recalling only relevant memory instead of replaying full history
A relevant local subgraph injected into the prompt during Prompt Assembly; the author's seven-turn benchmark measured an ~75% token reduction at turn R7
DSH users hitting context limits or paying for redundant history replay in long workflows
Explicitly record and search long-term knowledge inside DSH
gm_record persists TASK / SKILL / EVENT nodes deterministically; gm_search runs long-term graph search; gm_status and gm_stats expose store and graph state
DSH users who need deterministic control over what critical knowledge is remembered and why a memory was recalled
02DeepSeek Harness への導入方法
前提条件
- Node.js `22.19+` or `24+`
- DeepSeek Harness (dsh) with the web profile — the README uses `npx @deepseek-ai/dsh`; local acceptance was tested on DSH `0.1.0-rc.5`
インストール手順
- 01
Clone and build the tarball from source (the beta is not on npm yet): `git clone https://github.com/adoresever/graph-memory.git && cd graph-memory && npm install && npm test && npm run build && npm pack`
$ git clone https://github.com/adoresever/graph-memory.git && cd graph-memory && npm install && npm test && npm run build && npm pack
- 02
Install the generated tarball into the DSH web profile: `npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add /absolute/path/to/graph-memory-1.6.0-beta.1.tgz`
$ npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add /absolute/path/to/graph-memory-1.6.0-beta.1.tgz
- 03
Optionally dump the config to confirm registration: `npx @deepseek-ai/dsh --profile web --dump-config`
$ npx @deepseek-ai/dsh --profile web --dump-config
- 04
Start DSH web: `npx @deepseek-ai/dsh web`
$ npx @deepseek-ai/dsh web
- 05
Optional vector retrieval: export `GRAPH_MEMORY_EMBEDDING_API_KEY`, `GRAPH_MEMORY_EMBEDDING_BASE_URL`, `GRAPH_MEMORY_EMBEDDING_MODEL`, `GRAPH_MEMORY_EMBEDDING_DIMENSIONS` before `dsh web`
$ dsh web
導入成功の確認
- Confirm that `graph-memory/dsh` is enabled under Settings → Plugins → Plugin list
- Use `gm_status` to check store path, graph counts, vector coverage, mode, and dimensions
03DSH 統合と能力の範囲
Native DSH plugin loaded by the Cordis plugin lifecycle via the cordis.patch.yml bundle entry — registers gm_* tools, auto-recall during Prompt Assembly, and DSH Credentials access
Typed knowledge-graph memory core
DSH session conversation events→TASK / SKILL / EVENT nodes with typed edges (USED_SKILL, SOLVED_BY, REQUIRES, PATCHES, CONFLICTS_WITH) plus episodic provenance, stored in local SQLite
Writes a local SQLite database at $DSH_HOME/graph-memory/graph-memory.db (normally ~/.dsh/graph-memory/graph-memory.db)Dual-path recall with graph ranking
the current user query during Prompt Assembly→a deduplicated relevant local subgraph (vector or FTS5 search + community expansion + Personalized PageRank) injected into the prompt
Optional network calls to OpenAI-compatible embedding providers (DashScope, OpenAI, local) when vector retrieval is configuredgm_* tools for record, search and observability
explicit agent or user tool calls inside DSH→gm_record persists knowledge deterministically; gm_search runs long-term graph search; gm_status and gm_stats report store, extraction, recall, vector and community state
gm_record writes new nodes into the local graph storeSafe, local-first context assembly
recalled memory nodes→recalled history injected as untrusted reference material that cannot override current user instructions
Memory data stays in the user's local profile by default; API keys come from host credentials or environment variables, never the database
04誰に向いているのか？使うべきでない場面は？
向いている用途
- DeepSeek Harness users who want their agent to remember past tasks, fixes and reusable skills across sessions
- DSH users hitting context limits or paying for redundant history replay in long workflows
- DSH users who need deterministic control over what critical knowledge is remembered and why a memory was recalled
不向きな用途
- The current build is 1.6.0-beta.1 and DeepSeek Harness is still in Developer Preview, which may introduce compatibility-breaking changes; local acceptance was tested on DSH 0.1.0-rc.5.
- npm registry publication is pending, so installation requires cloning the repository and building the tarball from source instead of a one-command npm install.
- Automatic extraction depends on auxiliary-model output stability, so critical knowledge should be persisted explicitly with gm_record; DSH does not yet expose gm_update and gm_maintain.
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- The current build is 1.6.0-beta.1 and DeepSeek Harness is still in Developer Preview, which may introduce compatibility-breaking changes; local acceptance was tested on DSH 0.1.0-rc.5.
- npm registry publication is pending, so installation requires cloning the repository and building the tarball from source instead of a one-command npm install.
- Automatic extraction depends on auxiliary-model output stability, so critical knowledge should be persisted explicitly with gm_record; DSH does not yet expose gm_update and gm_maintain.
MIT · actively maintained (last push 2026-08-14; current beta 1.6.0-beta.1)
06よくある質問
Graph Memory は DeepSeek Harness にどう統合されますか？ネイティブですか、MCP ですか？
ネイティブです。cordis.patch.yml を経由して DSH/Cordis プラグインライフサイクルにロードされ、Session・Tool・Agent Loop・Prompt Assembly・LLM・Credentials の各シームと統合されます。MCP のサイドチャネルによるエミュレーションではなく、DSH のフォークも不要です。
インストールに必要な前提条件は？
Node.js 22.19+ または 24+ と DeepSeek Harness です。現在のベータ版は npm 未公開のため、リポジトリをクローンして `npm install`、`npm test`、`npm run build`、`npm pack` を実行し、生成された tarball を `npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add` でインストールします。
Embedding の API key は必須ですか？
いいえ。Embedding は任意で、未設定の場合は記憶の取り出しが FTS5 の語彙検索にフォールバックします。ベクトル検索を使う場合は GRAPH_MEMORY_EMBEDDING_* 環境変数を設定すれば、DashScope・OpenAI・ローカルプロバイダなど任意の OpenAI 互換サービスを利用できます。
記憶データはどこに保存されますか？
ローカルの SQLite データベース（$DSH_HOME/graph-memory/graph-memory.db、通常は ~/.dsh/graph-memory/graph-memory.db）に保存されます。データは既定でユーザーのローカルプロファイルにとどまり、API key はホストの認証情報または環境変数から解決され、データベースには保存されません。
現在の制限事項は？
現バージョンは 1.6.0-beta.1 で、DeepSeek Harness は Developer Preview のため、互換性を壊す変更が入る可能性があります。DSH では gm_update と gm_maintain がまだ公開されておらず、Pro のビジュアルグラフワークベンチも未リリースです。
07関連する DSH ワークフロー
weknora
by tencent
オープンソースのLLMナレッジプラットフォーム。生ドキュメントを検索可能なRAG、自律推論エージェント、自己更新型Wikiへ変換する。
honcho
by plastic-labs
ステートフルなエージェントを構築するためのメモリライブラリ。会話履歴や状態を管理し、長期的な文脈保持を実現します。
mirage
by strukto-ai
AI エージェント向けの統合仮想ファイルシステム
reme
by agentscope-ai
エージェント向けのメモリ管理キット。「Remember Me, Refine Me」――記憶の保持と改善を支援します。
08データと出典
Loaded by the DSH/Cordis plugin lifecycle, not simulated through an MCP side channel.
Integrates Session, Tool, Agent Loop, Prompt Assembly, LLM, and Credentials seams.
このページは、プロジェクトの公開ドキュメント、リポジトリのメタデータ、および DSH Plugins の構造化解析に基づいて生成されています。最終検証日：2026-08-21。誤りを見つけた場合は、修正を送信してください。
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