一款原生的 DeepSeek Harness 記憶插件（dsh plugin），透過系統提示詞注入與三個記憶工具，讓智慧體具備跨會話的持久記憶。
DSH 整合
原生執行環境
作者聲明
安全稽核
未稽核
最後核實
2026-09-03
授權條款
AGPL-3.0
01它能幫你完成什麼？
為 DeepSeek Harness（dsh）智慧體提供長期記憶，使其跨多輪對話記住使用者、會話與專案
從 Honcho 檢索出的使用者畫像、會話上下文、混合檢索結果與自然語言洞察，並注入模型提示詞
在 DeepSeek Harness 上建構有狀態智慧體、需要跨會話持久記憶的開發者
無須重新訓練模型，即可查詢並檢視智慧體對某人或某專案的了解
可直接用於提示詞的上下文區塊（session.context().to_openai / .to_anthropic）以及低延遲靜態表徵
在 DeepSeek Harness 上交付個人化、多會話 AI 體驗的團隊
02如何將外掛接入 DeepSeek Harness？
先決條件
- 在 app.honcho.dev 取得 Honcho API Key（或自架 Honcho 伺服器）
- 執行一次 `honcho init`，將金鑰寫入 `~/.honcho/config.json`，該金鑰對所有 Honcho 整合通用
安裝步驟
- 01
用以下指令將原生插件裝入 DeepSeek Harness：`dsh plugin --profile <name> add @honcho-ai/dsh-honcho`
$ dsh plugin --profile <name> add @honcho-ai/dsh-honcho
- 02
在 DeepSeek Harness 中開啟會話，Honcho 會把記憶注入系統提示詞，並捕捉新的會話事件
驗證整合成功
- 在 DeepSeek Harness 中執行 `/honcho` 查看插件狀態
03DSH 整合程度與能力邊界
透過 `dsh plugin` CLI 安裝的原生 Cordis 插件——將記憶注入系統提示詞並捕捉會話事件
向系統提示詞注入記憶
來自 DeepSeek Harness 的會話事件流→把相關的使用者/會話記憶注入系統提示詞
從會話事件流中捕捉新資訊並存入 Honcho會話事件捕捉
目前會話中的訊息與事件→在 Honcho 中保存的互動歷程
將會話訊息傳送到 Honcho（託管的 api.honcho.dev 或你自架的伺服器）三個記憶工具（honcho_search、honcho_chat、honcho_remember）
模型發起的自然語言查詢→檢索結果、對話回答與已記住的事實
可直接用於提示詞的上下文
某個會話或使用者→透過 session.context(...).to_openai(...) / .to_anthropic(...) 產生的上下文區塊
04適合誰？何時不該用？
適合
- 在 DeepSeek Harness 上建構有狀態智慧體、需要跨會話持久記憶的開發者
- 在 DeepSeek Harness 上交付個人化、多會話 AI 體驗的團隊
不適合
- 身為記憶插件，它會從會話事件流中捕捉新資訊並傳送到 Honcho 伺服器——預設是託管的 api.honcho.dev 端點，除非你自架服務並讓 SDK 指向自己的 base_url。啟用前請先確認會話資料的去向。
05相容性、維護與安全提醒
- 身為記憶插件，它會從會話事件流中捕捉新資訊並傳送到 Honcho 伺服器——預設是託管的 api.honcho.dev 端點，除非你自架服務並讓 SDK 指向自己的 base_url。啟用前請先確認會話資料的去向。
- Honcho 以 AGPL-3.0 開源，自架服務與 CLI 均受此授權約束；在閉源軟體中嵌入前請留意其 Copyleft 義務。
AGPL-3.0 · 由 Plastic Labs 發佈的 DeepSeek Harness 插件
06常見問題
如何把 Honcho 安裝到 DeepSeek Harness？
執行 `dsh plugin --profile <name> add @honcho-ai/dsh-honcho`——這是一款原生 Cordis 插件。安裝後，Honcho 會把記憶注入系統提示詞，並從會話事件流中捕捉新資訊。
需要 API Key 或帳號嗎？
需要。在 app.honcho.dev 取得金鑰（或自架伺服器），再執行一次 `honcho init` 寫入 `~/.honcho/config.json`；這一個金鑰可設定所有 Honcho 整合。
如何確認插件已生效？
在 DeepSeek Harness 中執行 `/honcho` 查看插件狀態。
會話資料會離開我的機器嗎？
預設會送往託管的 api.honcho.dev。你也可以自架 FastAPI 伺服器（`honcho start --setup` 或 Docker），並讓 SDK 指向 `http://localhost:8000` 以在本地保留資料。
模型會取得哪些工具？
三個工具：honcho_search（BM25 + 向量混合檢索）、honcho_chat（詢問 Honcho 對某使用者的了解）、honcho_remember（保存新事實）。
07相關的 DSH 工作流程
weknora
作者 tencent
開源的 LLM 知識庫平臺：把原始文件轉化為可檢索的 RAG 知識庫、自主推理智慧體和自動維護的 Wiki 系統，支援多租戶部署。
mirage
作者 strukto-ai
全球首個面向 AI 智慧體的統一虛擬檔案系統。
reme
作者 agentscope-ai
ReMe：面向 AI Agent 的記憶管理套件——幫 Agent「記住我、最佳化我」，支援 RAG 與長期記憶。
memsearch
作者 zilliztech
為 Claude Code、Codex 等 AI Agent 提供持久化、統一的多層記憶：基於 Markdown 與 Milvus 向量庫，支援語義檢索與混合搜尋。
08資料與來源
A native Cordis plugin. It injects memory into the system prompt and captures new information from the session event fee…
dsh plugin --profile <name> add @honcho-ai/dsh-honcho
此頁面根據專案公開文件、儲存庫中繼資料與 DSH Plugins 的結構化解析所產生；最後核實於 2026-09-03。發現錯誤？提交更正。
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