一个原生的 DeepSeek Harness 记忆插件（dsh plugin），通过系统提示词注入与三个记忆工具，让智能体具备跨会话的持久记忆。
DSH 适配
原生运行时
作者声明
安全审计
未审计
最后核验
2026-09-03
许可证
AGPL-3.0
01它能帮你完成什么？
为 DeepSeek Harness（dsh）智能体提供长期记忆，使其跨多轮对话记住用户、会话与项目
从 Honcho 检索出的用户画像、会话上下文、混合检索结果与自然语言洞察，并注入模型提示词
在 DeepSeek Harness 上构建有状态智能体、需要跨会话持久记忆的开发者
无需重新训练模型，即可查询并查看智能体对某人/某项目的了解
可直接用于提示词的上下文块（session.context().to_openai / .to_anthropic）以及低延迟静态表征
在 DeepSeek Harness 上交付个性化、多会话 AI 体验的团队
02如何接入 DeepSeek Harness？
前置条件
- 在 app.honcho.dev 获取 Honcho API Key（或自建 Honcho 服务器）
- 运行一次 `honcho init`，把密钥写入 `~/.honcho/config.json`，该密钥对所有 Honcho 集成通用
安装步骤
- 01
用以下命令将原生插件装入 DeepSeek Harness：`dsh plugin --profile <name> add @honcho-ai/dsh-honcho`
$ dsh plugin --profile <name> add @honcho-ai/dsh-honcho
- 02
在 DeepSeek Harness 中开启会话，Honcho 会把记忆注入系统提示词，并捕获新的会话事件
验证接入成功
- 在 DeepSeek Harness 中运行 `/honcho` 查看插件状态
03DSH 适配与能力边界
通过 `dsh plugin` CLI 安装的原生 Cordis 插件——把记忆注入系统提示词并捕获会话事件
向系统提示词注入记忆
来自 DeepSeek Harness 的会话事件流→把相关的用户/会话记忆注入系统提示词
从会话事件流中捕获新信息并存入 Honcho会话事件捕获
当前会话中的消息与事件→在 Honcho 中保存的交互历史
把会话消息发送到 Honcho（托管的 api.honcho.dev 或你自建的服务器）三个记忆工具（honcho_search、honcho_chat、honcho_remember）
模型发起的自然语言查询→检索结果、对话回答与已记住的事实
可直接用于提示词的上下文
某个会话或用户→通过 session.context(...).to_openai(...) / .to_anthropic(...) 生成的上下文块
04适合谁？何时不该用？
适合
- 在 DeepSeek Harness 上构建有状态智能体、需要跨会话持久记忆的开发者
- 在 DeepSeek Harness 上交付个性化、多会话 AI 体验的团队
不适合
- 作为记忆插件，它会从会话事件流中捕获新信息并发送到 Honcho 服务器——默认是托管的 api.honcho.dev 端点，除非你自建服务并让 SDK 指向自己的 base_url。启用前请确认会话数据的去向。
05兼容性、维护与安全提示
- 作为记忆插件，它会从会话事件流中捕获新信息并发送到 Honcho 服务器——默认是托管的 api.honcho.dev 端点，除非你自建服务并让 SDK 指向自己的 base_url。启用前请确认会话数据的去向。
- Honcho 以 AGPL-3.0 开源，自建服务与 CLI 均受该许可证约束；在闭源产品中嵌入前请留意其 Copyleft 义务。
AGPL-3.0 · 由 Plastic Labs 发布的 DeepSeek Harness 插件
06常见问题
如何把 Honcho 安装到 DeepSeek Harness？
运行 `dsh plugin --profile <name> add @honcho-ai/dsh-honcho`——这是一个原生 Cordis 插件。安装后，Honcho 会把记忆注入系统提示词，并从会话事件流中捕获新信息。
需要 API Key 或账号吗？
需要。在 app.honcho.dev 获取密钥（或自建服务器），再运行一次 `honcho init` 写入 `~/.honcho/config.json`；这一个密钥可配置所有 Honcho 集成。
如何确认插件已生效？
在 DeepSeek Harness 中运行 `/honcho` 查看插件状态。
会话数据会离开我的机器吗？
默认会发往托管的 api.honcho.dev。你也可以自建 FastAPI 服务器（`honcho start --setup` 或 Docker），并让 SDK 指向 `http://localhost:8000` 以在本地保留数据。
模型会获得哪些工具？
三个工具：honcho_search（BM25 + 向量混合检索）、honcho_chat（询问 Honcho 对某用户的了解）、honcho_remember（保存新事实）。
07相关的 DSH 工作流
weknora
作者 tencent
开源的 LLM 知识库平台：把原始文档转化为可检索的 RAG 知识库、自主推理智能体和自动维护的 Wiki 系统，支持多租户部署。
mirage
作者 strukto-ai
全球首个面向 AI 智能体的统一虚拟文件系统。
reme
作者 agentscope-ai
ReMe：面向 AI Agent 的记忆管理套件——帮 Agent「记住我、优化我」，支持 RAG 与长期记忆。
memsearch
作者 zilliztech
为 Claude Code、Codex 等 AI Agent 提供持久化、统一的多层记忆：基于 Markdown 与 Milvus 向量库，支持语义检索与混合搜索。
08数据与来源
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
页面基于项目公开文档、仓库元数据和 DSH Plugins 的结构化解析生成；最后核验于 2026-09-03。发现错误？提交更正。
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