Apache-2.0 の Rust 製 MCP サーバー兼 DeepSeek Harness プラグイン。コンテキスト圧縮を越えて残る因果記憶をエージェントに提供します。事実・時間状態・決定→結果のエッジを、海馬型の拡散活性化エンジンで召回します。
DSH 統合
エコシステム関連
作者による申告
安全性監査
未監査
最終検証日
2026-09-01
ライセンス
Apache-2.0
01どんなタスクに使えるのか？
コンテキスト圧縮を越えて残る因果記憶を AI エージェントに持たせる
SQLite ベースの「決定→結果」因果エッジ保存と海馬型の召回により、圧縮後もエージェントが同じ過ちを繰り返さなくなる
DeepSeek Harness（dsh）を動かすエージェント開発者・エンジニアで、圧縮でも消えない長期記憶を求める層
因果介入でエージェントの失敗の繰り返しを防ぐ
intervention_query が危険な行動の前に、過去に記録した教訓を引用する DANGER チェーンを発火する
エージェントが危険なシェル操作（例: `git push --no-verify`）をし、過去の教訓でガードレールを敷きたいチーム
02DeepSeek Harness への導入方法
作者は未記載
03DSH 統合と能力の範囲
Ships as a DeepSeek Harness plugin (dsh-plugin/) with an MCP server backend
因果記憶ストア（決定→結果）
エージェントの決定とその観測された結果→「決定→結果」因果エッジを単一 SQLite ストアに永続化し、圧縮に耐える
海馬型拡散活性化エンジン
保存済みの事実・時間状態・因果エッジ→「何が起きたか・いつ真だったか・なぜ効いたか・別の行動をとればどうなったか」を召回
抑制性因果エッジ（抑制をモデル化）
因果関係→抑制性と興奮性の両方の因果エッジ——README はこれを抑制をモデル化する唯一の記憶システムと述べている
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（dsh）を動かすエージェント開発者・エンジニアで、圧縮でも消えない長期記憶を求める層
- エージェントが危険なシェル操作（例: `git push --no-verify`）をし、過去の教訓でガードレールを敷きたいチーム
05互換性・メンテナンス・セキュリティ上の注意
Apache-2.0 · README は v0.9.2-alpha（リリース v0.9.2、テスト 368 件）を掲示；セキュリティ監査の記載なし
06よくある質問
causal-memory は DeepSeek Harness にどう接続しますか？
リポジトリには専用の DeepSeek Harness プラグインが同梱されています——README の「DSH plugin」バッジが dsh-plugin/ ディレクトリを指しています——また causal-memory は MCP サーバーとしても動作するため、DeepSeek Harness は MCP でも同梱の DSH プラグインでも利用できます。
DeepSeek Harness では因果記憶はコンテキスト圧縮を生存できますか？
できます。因果表はエージェントのコンテキスト窓の外にあり、圧縮では触れられません。README のベンチマークでは、5 回の圧縮後も因果表の召回率は 100% ですが、平文は 45% でした。
causal-memory は具体的に何を保存し、何を召回しますか？
単一の SQLite ストアに事実・時間状態・決定→結果の因果エッジを保存し、海馬型エンジンがタイプ付き拡散活性化（興奮性と抑制性）、Hebbian 協同強化、Q 値動態、不可変の SWR 固定化によって召回します。
causal-memory は DeepSeek Harness エージェントの過去の失敗を防げますか？
できます。intervention_query は、エージェントが以前に記録した教訓を引用する DANGER チェーンを発火できます——たとえば危険な `git push --no-verify` の直前に警告します。
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
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。
memsearch
by zilliztech
Markdown と Milvus を基盤とした、AI エージェント向けの永続的・統合メモリレイヤー。
08データと出典
[](dsh-plugin/)
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：2026-09-01。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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