主题合集 / memory-context

DSH 记忆与上下文治理插件(DeepSeek Harness)

自动召回、项目记忆、上下文压缩 —— 当前 DSH 最被看好的方向。

DeepSeek Harness 目录里最清晰的信号:按星标排序的可安装头部条目几乎全是记忆栈 —— 每步自动 recall、profile 注入、session capture 与项目级记忆。这些 DSH 插件直击长时 agent 的真正成本中心:上下文越滚越大、跨任务遗忘、召回混乱。

最强的 DeepSeek Harness(DSH)记忆栈:先上自动 recall 的项目记忆,再补上下文压缩 —— 下方按星标与新鲜度排序。

307 个插件62K 星

同步自我们的 GitHub 列表 · 目录更新于 2026-08-20

为什么现在关注

01

信号最强 —— 星标最高的可安装条目(OpenViking 式记忆插件、长期项目记忆)几乎都集中在 memory。

02

直击真实成本 —— 确定性压缩、跨 session 记忆与 token 节省,一一对应 agent 的成本与混乱。

03

天花板高 —— 一个靠谱的记忆层,恰恰是主题/侧栏这类换皮产品最难复制的。

本期合集

先列编辑精选,其余按 GitHub topic 自动收录并用星标排序;数据来自实时目录,随每次同步刷新。

  1. 1
    openviking作者 volcengine

    为 AI 智能体打造的自进化上下文数据库,统一智能体记忆、知识 RAG 与技能。

    编辑精选精选Agent、自动化与工作流
    30.8K2,378
  2. 2
    memos作者 memtensor

    面向 LLM 与 AI 智能体的自进化记忆系统,提供超持久记忆、混合检索与跨任务技能复用,可显著节省 Token。

    编辑精选精选会话与消息
    10.8K1,000
  3. 3
    everos作者 evermind-ai

    为所有 AI 智能体提供的便携统一记忆层,本地优先、Markdown 原生、数据归用户所有,跨应用与工作流自进化。

    编辑精选MCP 与协议
    12.3K898
  4. 4
    mindmemos作者 mindscale-noah

    为 DSH 智能体提供跨会话持久记忆,每轮自动召回相关上下文并回写经验,通过模式学习与技能蒸馏持续进化。

    编辑精选精选会话与消息
    94491
  5. 5
    mnemon作者 mnemon-dev

    LLM 监督的持久记忆系统,基于图结构召回、跨会话知识共享,单个二进制文件,兼容 DeepSeek Harness 等运行时。

    编辑精选命令行与终端
    49463
  6. 6
    dsh-mnemon作者 omdsh-dev

    Mnemon 驱动的本地记忆系统:三层存储(运行时热记忆、项目档案 Documents、长期记忆体 Memory Spaces),受监督写回、检索工具与 Web UI。

    编辑精选精选会话与消息
    1358
  7. 7
    engramory作者 tinqiao-oss

    面向 AI 智能体的可移植记忆协议,可作为常驻规则加载,包含整理规范、参考规范与可选钩子。

    编辑精选精选会话与消息
    16512
  8. 8
    graph-memory作者 adoresever

    Deepseek Harness、Openclaw知识图谱记忆插件。2026年4月受邀发布在清华大学讨论会。Knowledge Graph + Memory;Knowledge Graph Context Engine for OpenClaw — extracts structured triples from conversations, compresses context 75%, enables cross-session experience reuse

    精选知识与研究
    56280
  9. 9
    memtrace-public作者 syncable-dev

    面向编码智能体的结构化记忆,双时态图、MCP 原生、零 LLM 调用,支持多款主流编码工具。

    精选知识与研究
    45941
  10. 10
    flowix作者 text2future

    Notes for you, Memory for your agents. / 内置 Deepseek harness Agent / 适用 办公 & 写作 & Coding

    精选Agent、自动化与工作流
    33142
  11. 11
    vibe-skills作者 foryourhealth111-pixel

    通用技能插件,自动路由本地技能并智能编排 Harness 工作流。

    Agent、自动化与工作流
    2,924235
  12. 12
    memmy-agent作者 memtensor

    个人 AI 智能体与本地记忆中枢,为所有 AI 提供统一、完全可控的共享记忆与持久上下文,支持 Claude Code、Codex 等客户端。

    MCP 与协议
    82991
  13. 13
    anolisa作者 alibaba

    阿里巴巴开源的 Agentic OS,提供运行时、安全、可观测性,并通过无 Token 响应压缩降低用量与成本。

    知识与研究
    36494
  14. 14
    dsh-noema作者 zseven-w

    Noema 长期记忆插件,为 DSH 提供持久、可检视的智能体记忆,包含召回工具与设置页。

    精选会话与消息
    1167
  15. 15
    opencontext作者 melandlabs

    持久记忆与检索增强上下文:16 个 oc_* 工具与知识库上传。

    精选会话与消息
    475
  16. 16

    DeepSeek Harness 的 SDR 数字员工插件:九阶段外贸获客 SOP、结构性人工审批、客户去重、持久化知识检索与审计日志,默认 dry-run 安全演示。

    精选Agent、自动化与工作流
    246
  17. 17
    dsh-mneme作者 modusensus

    面向 DeepSeek Harness 的跨会话记忆插件:SQLite + 可人工编辑的 Markdown 双写,autoDream 后台巩固,6 个记忆工具,完全离线语义检索(本地向量 / 精排 / 聚类),198 个测试。

    精选知识与研究
    303
  18. 18
    dsh-context-doctor作者 zhenyu98

    DSH 上下文注入审计插件:统计 AGENTS.md 指令链/技能目录/工具 schema 的 token 成本,检测重复与冲突;Web UI 圆环面板 + context_audit 工具。Context Doctor for DeepSeek Harness: audit instruction-chain / skill catalog / tool schemas token cost.

    精选插件工具
    164

常见问题

DeepSeek Harness 里的 memory 插件是做什么的?

它给 agent 装上长期记忆,存储笔记、档案或历史对话,让它跨 session 记住上下文,而不是每次从零开始。

上下文压缩对 DSH agent 有什么用?

用确定性方式摘要或截断对话,减少 token 消耗,防止长任务上下文越滚越大。

profile 记忆和 session 记忆有什么区别?

session 记忆只在一次运行内有效;profile/项目记忆跨运行持久保存,每次启动时注入,让 agent 保留学到的内容。

第一个记忆插件该装哪个?

先装一个带自动 recall 的项目记忆插件——信号最强;等 agent 常跑长会话,再补压缩。

记忆插件会增加 API 成本吗?

每次召回略增开销,但通常反而省钱,因为不用反复重读大上下文、重做忘掉的活。

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