Apache-2.0 で公開されたローカルファーストの記憶キット。エージェントの対話と外部リソースを編集・検索可能で相互連携する Markdown ナレッジベースに変換し、各ステップの前に記憶を呼び出してターンを自動蓄積する DeepSeek Harness 向けネイティブプラグインを同梱しています。
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
2026-08-25
ライセンス
Apache-2.0
01どんなタスクに使えるのか？
DeepSeek Harness のエージェントにローカルでファイル主体の長期記憶層を追加する
各エージェントステップの前に ReMe の Markdown 記憶を呼び出し、完了したメインターンを自動で知識ベースに蓄積する
セッションをまたいで永続し、ユーザーが直接編集できる記憶を求める DeepSeek Harness（dsh）利用者
エージェントの対話と外部リソースを検索可能で相互連携する Markdown ナレッジベースに変換する
wikilink で連携する日次メモリ卡片と長期の digest ノード（personal / procedure / wiki）
閲覧・バックアップ可能で完全に自分で管理したい記憶ワークスペースを求めるエージェントと開発者
02DeepSeek Harness への導入方法
前提条件
- ReMe は Python 3.11 以上が必要です。
- 基本のファイル操作・BM25 検索・wikilink 走査・プロアクティブ話題の読み取りは LLM 認証なしで動きます。
インストール手順
- 01
ReMe を導入：`pip install "reme-ai[core]"`
- 02
ReMe サービスを起動：`reme start`（既定アドレス 127.0.0.1:2333）
- 03
プラグインを DeepSeek Harness の Web プロファイルに追加：`dsh plugin --profile web add @agentscope-ai/reme`
$ dsh plugin --profile web add @agentscope-ai/reme
導入成功の確認
- `reme health_check` でサービス状態を確認
- `curl -s http://127.0.0.1:2333/version` で実行中のバージョンを取得
- `reme version` で導入済み ReMe のバージョンを表示
03DSH 統合と能力の範囲
DeepSeek Harness ネイティブプラグイン：ReMe サービス起動後、`dsh plugin --profile web add @agentscope-ai/reme` で導入。各ステップの前に ReMe 記憶を呼び出し、完了ターンを自動取得します。
自己進化する記憶取得（Auto Memory / Auto Resource / Auto Dream）
絞り込まれた対話ソース記録・エージェントセッション・外部リソース→wikilink で連携する日次メモリ卡片と長期 digest ノード（personal / procedure / wiki）
段階的ハイブリッド記憶検索
自然言語クエリ（任意で行範囲・リンク拡張ヒント付き）→行範囲と限界付き wikilink 近傍を伴う一致チャンク（RRF で融合）
エージェントに優しいローカル統合（CLI / HTTP / MCP / Python）
CLI・HTTP API・MCP サーバ・Python API で宿主プロセスまたは外部エージェントに接続→同一のローカル Markdown ワークスペースの読み取り / 書き込み / 保守 / 再利用
プロアクティブな興味発見
Auto Dream が生成した digest ノード→宿主エージェントが対応を選べる構造化された興味トピック
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
- セッションをまたいで永続し、ユーザーが直接編集できる記憶を求める DeepSeek Harness（dsh）利用者
- 閲覧・バックアップ可能で完全に自分で管理したい記憶ワークスペースを求めるエージェントと開発者
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
- `proactive` は Auto Dream が生成した興味トピックを読み取り公開するだけです。自らウェブを閲覧したり、通知を送ったり、知識ベースを書き換えたりはしません。対応の要否と方法は宿主エージェントが決定します。
- 意味ベクトル検索は既定で無効です。有効化するには reme/config/default.yaml の `components.as_embedding` と `components.embedding_store` のコメントを外し、embedding API キーを設定する必要があります。
Apache-2.0 · actively maintained (latest release v0.4.1.7, 2026-08-13)
06よくある質問
DeepSeek Harness に ReMe を追加するには？
ReMe サービスを `reme start` で起動し、DeepSeek Harness の Web プロファイルで `dsh plugin --profile web add @agentscope-ai/reme` を実行します。プラグインは各エージェントステップの前に関連記憶を呼び出し、完了したターンを自動取得に回します。
ReMe を動かすのに embedding モデルや API キーは必要ですか？
いいえ。ベクトル検索は既定で無効なので、基本のファイル操作・BM25 検索・wikilink 走査・プロアクティブ話題の読み取りは LLM 認証なしで動きます。LLM_API_KEY が必要なのは auto_memory・auto_resource・auto_dream のみです。
ReMe は何を保存し、誰が管理しますか？
ReMe は記憶をプレーンな Markdown ファイル（frontmatter + wikilink）として、作業ディレクトリ配下の `.reme/` に保存します。ユーザーとエージェントはファイルを直接閲覧・編集・移動・バックアップでき、metadata/ 以下はすべて再構築可能です。
DeepSeek Harness の統合は MCP / HTTP 統合とどう違いますか？
`@agentscope-ai/reme` npm パッケージは `dsh plugin` 経由で導入する DeepSeek Harness ネイティブプラグインです。他のエージェントは streamable HTTP MCP サービス、CLI/SKILL.md、または内嵌 Python API で接続します。
データはクラウドに送信されますか？
ReMe はローカルファーストです。既定では 127.0.0.1:2333 で動作し、LLM_API_KEY / EMBEDDING_API_KEY を設定した場合のみ外部の LLM / embedding エンドポイントを呼び出します。未設定ならファイル操作と BM25 検索は完全にローカルで完結します。
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。
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
graph-memory
by adoresever
DeepSeek Harness と OpenClaw 向けのナレッジグラフ記憶プラグイン。会話から構造化トリプルを抽出し、コンテキストを圧縮しながらセッションをまたいだ経験を再利用
memtrace-public
by syncable-dev
AI コーディングエージェント向け構造メモリ。二時相グラフ、MCP ネイティブ、LLM 呼び出しゼロ。Cursor・Claude Code・Codex・DSH・Hermes・VS Code・Windsurf 対応
08データと出典
providing a native ReMe memory integration for DeepSeek Harness.
dsh plugin --profile web add @agentscope-ai/reme
The plugin recalls relevant ReMe memory before agent steps and submits completed main-agent turns for automatic memory c…
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：2026-08-25。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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