dsh-memory-director

MemoryDirector 插件 —— 给 DeepSeek Harness 加"长期记忆"能力。

官方 Harness 的 compaction 只做摘要压缩，没有任何"跨会话记住重要事实"的概念。这个插件补上 AgentFrame 的 MemoryDirector：

每轮对话后：LLM 分析本轮，决定记住什么 / 忘记什么
每次请求前：检索相关记忆，注入模型上下文
持久化：记忆存 JSON 文件（~/.dsh/memory.json）

为什么是差异化

能力	官方 Harness	dsh-memory-director
上下文压缩	compaction	(可配合)
记住重要事实	× 没有	LLM 决策
跨会话记忆	×	持久化
记忆检索注入	×	pre-step 注入
遗忘管理	×	重要度衰减

接入

# profile 的 cordis.patch.yml
- id: memory-director
  name: '@agentframe/dsh-memory-director'
  config:
    provider: deepseek-official
    model: deepseek-v4-flash
    maxTokens: 256
    dedupThreshold: 0.8
    forgetThreshold: 0.1
    storePath: ~/.dsh/memory.json
    auto: true

机制

agent/turn-stopping (每轮结束)
  → 提取本轮文本 → LLM 决策 {remember, forget, importance}
  → remember → 存入记忆库 (去重)
  → forget → 删除过时记忆

agent/pre-step (每次请求前)
  → 取最后用户消息 → 检索相关记忆
  → 注入 system 消息 (memory-director block)
  → 模型可基于记忆回答

配置

字段	默认	说明
`provider`	deepseek-official	决策用 provider
`model`	deepseek-v4-flash	决策用模型 (便宜快速)
`maxTokens`	256	决策输出上限
`dedupThreshold`	0.8	记忆去重阈值
`forgetThreshold`	0.1	遗忘阈值 (重要度衰减)
`storePath`	~/.dsh/memory.json	持久化路径
`auto`	true	自动挂钩 agent 循环

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AgentFrame-v3

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为什么是差异化

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机制

配置

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