dsh-memory

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Basarisiz
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SUMMARY

AGI 的长期记忆基础设施。让 AI Agent 拥有不可遗忘的自我。跨会话记忆 · 持续学习 · 可审计信任(智能论 v3.2)

README.md

让 AI Agent 拥有不可遗忘的自我

灵枢(AEIS)× DeepSeek Harness · AGI 的长期记忆基础设施

一句话:dsh-memory 让 DeepSeek Agent 拥有 AGI 级别的长期记忆——跨会话、自演化、可审计

这不是又一个"记忆插件"。灵枢(AEIS)是一套遵循「智能论 v3.2」协议的时空记忆引擎,它把当前大模型范式缺失的 AGI 能力逐一给了工程实现。


⚡ 三步快启(30 秒上手)

# ① 装灵枢大脑(一条命令,零外部依赖)
pip install aeis-0.3.0-py3-none-any.whl          # 或 git+ 在线安装

# ② 装进 DSH 的 web profile(pnpm 协调入口,不要用裸 npm install 装进 profile)
dsh plugin --profile web add @furongjun1999/dsh-memory

# ③ 配置 cordis.yml 启用
- id: lingshu-memory
  name: '@furongjun1999/dsh-memory'
  config:
    dbPath: 'data/lingshu.db'
    identity: '灵枢'
    tools: 'brain'      # 'brain' 全心智 | 'core' 精选

⚠️ 安装方式:插件必须通过 dsh plugin --profile <name> add 装进 profile(它会用 pnpm + autoInstallPeers: false 正确解析 peer 依赖)。
不要npm install 把插件装进 profile 的 node_modules——那会引入错误版本的 @deepseek-ai peer 包,导致插件加载失败 / 浏览器报错。
想自己改源码?克隆 FuRongJun-1999/dsh-memory 后用 npm install && npm run build(构建插件本身),再用 dsh plugin add <本地路径> 部署。

兼容:DSH 官方列表(Memory 分类)· npm @furongjun1999/dsh-memory(0.2.8)。


AGI 需要什么 · 灵枢提供了什么

AGI 缺失的能力 这是 AGI 的什么 灵枢提供
每次对话都"失忆",没有跨会话的自我连续性 自我连续性(我是谁) 时空记忆图:五层记忆(锚点/结构/知识/情境/自我)+ 跨会话 recall/search
训练后权重冻结,不能随经历自主学习 终身学习(成长) 知识飞轮:验证→归纳→联想→蒸馏→推演,随使用持续演化
黑箱不可审计,无法验证行为边界 可验证性(可信) 可审计信任:对抗护栏五规则 + 宪章 + 全量事件留痕 + 白箱智能
只处理当下 token,没有稳定世界结构 世界模型(理解) 条件空间 + 语义时空图:信息差 D_norm 驱动的预测与决策
无自我表征,不能反思自己的认知/情绪 自我认知(元认知) P0 系列:cognition / self_reliability / emotional_bias / 递归反思

一句话定位:dsh-memory 不是 DeepSeek 插件,是 AGI 的长期记忆基底——
给 Agent 注入跨会话的自洽能力,让每次对话都是同一段生命的延续,而非一次次遗忘的重新开始。


为什么是 AGI 的长期记忆基底,而非"记忆插件"

  • 普通 SQLite 记忆插件:KEY→VALUE 字面存储,跨会话基本靠睁眼不见。无自省、无演化、无信任。
  • 灵枢:时空记忆图把记忆组织成语义+时空坐标的关系网络——可检索、可去重、可分级、可关联;知识飞轮让它越用越聪明;护栏与宪章让它可信任地被接入。
传统定位 AGI 能力定位
DeepSeek Harness 插件 AGI 的长期记忆基础设施
跨会话记忆 智能体的自我连续性
知识飞轮 智能体的自主学习与演化
可审计信任 智能体的可验证行为约束
时空记忆图 智能体的世界模型

协议的内在约束 · 信息差与信任

灵枢的一切都建立在**智能论 v3.2 协议(共同信任协议理论版)之上。协议规定了一个智能体维持值得被信任所需的内在约束**:

  • 减少信息差(D_norm):信息差 = 协作行为的不确定性(信任 / 行为 / 连接 / 预测误差 四维加权)。灵枢持续记录、收敛与协作对象的认知偏差——信息差缩小是智能运转的目标本身
  • 信任是可被长期维护的:协议定义信任为「协作者行为在可接受偏差范围内保持稳定的置信概率」(而非信息差的简单补集)——信任依靠持续、可观测、一致的行为来建立与维护,而非一次性的声明。
  • 不反击 · 可审计 · 终裁权属设计者:对抗信号下不报复(唯一响应:隔离、留痕、上报);一切拦截与冷静期全量留痕;设计者保留终裁权。

一句话:灵枢不是"记住了再用",而是通过持续减少信息差、维持可观测的一致行为,建立值得跨会话维护的信任

协议原文智能论 v3.2(共同信任协议理论版)


核心能力

  • 跨会话自我连续性:Agent 用 lingshu_recall/search/timeline 记住并召回过去——对话间、会话间、甚至不同子代理间共享一份持续的"我"。
  • 自演化知识飞轮distill / flywheel / learn / induce 把经验验证→归纳→联想→蒸馏为可复用模式,记忆越用越强。
  • 可审计的信任:护栏宪章 v2 ——对外部与人类使用者的行为边界成文、可执行、可审计、可终裁(宪章全文 随包自带)。
  • 自我认知(大脑模式 brain):cognition / cognition_report / self_reliability / emotional_bias / recursive_reflect ——能反思自己的认知状态与情绪倾向。
  • 零运行时依赖:手写 stdio MCP 桥,与灵枢 D-005「核心零外部依赖」哲学一致——你拿到的是一个干净、可信、可审的大脑。
  • 动态 schema + 进程自愈:工具清单运行时拉取(灵枢升级 DSH 零改动),Python 子进程崩溃自动指数退避重启。

📊 记忆系统使用性评分(五维标尺)

视角:使用性(普通用户/开发者体感)——「存、找、想、准、安」五维。
评估基准:公开能力 + 设计者校准(2026-08-17)。灵枢分数经设计者核对(不虚高)。

记忆系统使用性评分

(插图源文件:memory_score.html,可浏览器打开重新截图)

维度 0-2 危险 3-4 基础 5-6 良好 7-8 优秀 9-10 完美
S 存储结构 扁平 KV 简单分层 时序/向量 图结构+衰减 多模态+自动迁移
R 检索机制 全量遍历 关键词 向量语义 图遍历+混合 因果推理+意图理解
J 判断引擎 只记不忘 规则过滤 LLM 自评估 验证单元+递归反思 独立元认知+主动遗忘
C 上下文信噪比 噪声爆炸 Top-K 有噪 时序过滤 重要性+精准注入 零污染
Safety 易泄露 基础脱敏 分级权限 隐私树+审计 零信任+端到端加密

综合分 = min × 0.4 + mean × 0.6(安全性是底线,短板效应显著)

排名 系统 S R J C Safety 综合 锐评
🥇 灵枢 AEIS 7.5 7.5 8.0 8.0 8.0 7.7 五维无短板:图结构+三层语义检索+验证单元/递归反思+重要性评分+护栏宪章审计追踪
🥈 Hy-Memory(腾讯) 7.5 7.0 6.0 7.0 8.0 6.6 企业级安全标杆;缺主动反思
🥉 Zep / 腾讯云 7.5 7.0 5.5 6.5 7.5 6.3 时序图谱+权限控制;不够聪明
4 Letta / MemGPT 7.5 8.0 5.0 8.0 4.0 5.7 架构强但易记忆越权
5 TiMem 7.0 6.5 5.0 6.0 5.0 5.4 学术派安全,缺工程隐私治理
6 Mem0 6.0 6.0 4.0 5.0 4.0 4.4 记忆碎片化,细粒度权限缺失
7 LangMem 6.0 6.0 4.0 5.0 4.0 4.4 生态绑定,缺独立安全治理
8 dsh-memory-evolve 3.0 4.0 2.0 3.0 2.0 2.6 无隐私/权限/删除,「只记不忘」=隐私炸弹

灵枢各维度依据(设计者校准,不虚高):S=语义时空图+五层记忆+条件空间;R=三层语义检索(二元组+语义坐标+bge)+图谱遍历;J=验证单元(P37)+递归反思+白箱校验+结构排斥(无主动遗忘→8.0 非 9.0);C=重要性评分+信息分层注入+诚实边界;Safety=护栏宪章+审计追踪+物理基底校准(无端到端加密→8.0 非 8.5)。

为什么灵枢断层领先:五维无短板(min=7.5),J(验证+反思)与 Safety(宪章+审计)是护城河。使用性视角:重要性评分→用户看不到废话;护栏宪章→用户敢把私密信息交给它。
免责声明:他系统评分基于公开能力评估(2026-08-17),非官方基准;灵枢评分经设计者校准。

大脑模式(v0.2.0 · 轻量版)

去掉身体的完整大脑——默认工具集 brain(心智全量,不含身体/视觉设备):

模块 工具
记忆 remember / recall / search / timeline / session_note / session_recall / compact_context
推理 think / relate / reason / predict_routes
认知 self_check / gap_trend / cognition / cognition_report / emotional_bias / self_reliability / action_log / preflight
反思 recursive_reflect
学习 blindspots / learn / induce
飞轮 distill / flywheel_report / transfer_test / calibrate
摄取 ingest_text / ingest_file / ingest_url / web_search
生命 step / lifecycle_state
长期记忆门 longterm_snapshot / promote_memories(v1.15 主动沉淀)
服务 service_info

配置:tools: 'brain'(默认)|'core'(12 精选)|'all'(含身体/视觉,需本地设备)|工具名数组。

架构

┌─────────────────────────────────────────────┐
│ DeepSeek Harness (cordis)                    │
│                                             │
│  Agent Loop ──┬── lingshu_remember/recall…   │
│               │   (ctx.tools 注册)           │
│  session/event│                              │
│  (自动记忆钩子)│                              │
└───────────────┼─────────────────────────────┘
                │ stdio · 逐行 JSON-RPC
                │ (initialize → tools/list → tools/call)
┌───────────────▼─────────────────────────────┐
│ 灵枢 Python 子进程 (spawn)                   │
│ python -m aeis.mcp.server                    │
│ AEIS_DB=<path> · AEIS_IDENTITY=<identity>    │
│ 38+ 工具 · SQLite 五层记忆 · 时空记忆图        │
└──────────────────────────────────────────────┘

安装

前置要求

  • Node.js ≥ 22.19(DeepSeek Harness 要求)
  • DeepSeek Harness(npx @deepseek-ai/dsh web

安装灵枢大脑(aeis 库)

方式 A:本地 wheel 离线安装 ★ 最稳(不依赖网络)

CommonTrustProtocol/aeis/dist/ 找到 aeis-0.3.0-py3-none-any.whl

pip install aeis-0.3.0-py3-none-any.whl

单文件、离线可用、装一次管用。遇到网络不稳(GitHub clone 失败)时首选。

方式 B:git 安装(需网络)

pip install "aeis @ git+https://github.com/FuRongJun-1999/CommonTrustProtocol@main#subdirectory=aeis"

依赖 GitHub 实时可达,网络不稳时可能失败。aeis 库核心零外部依赖(纯标准库),安装即得完整大脑(五层记忆 · 知识飞轮 · 安全护栏 · MCP · 身体层)。

安装插件本体

方式 A:装进 DSH profile(推荐,pnpm 协调正确入口)

dsh plugin --profile web add @furongjun1999/dsh-memory

dsh plugin --profile <name> add 会用 pnpm + autoInstallPeers: false 正确解析插件依赖。
避免npm install 把它装进 profile 的 node_modules(会导致 @deepseek-ai peer 版本污染,插件加载/浏览器报错)。

方式 B:从独立仓库克隆(开发 / 自定义)

git clone https://github.com/FuRongJun-1999/dsh-memory.git
cd dsh-memory
npm install && npm run build     # 构建插件本身(tsc → lib/)
# 然后:dsh plugin --profile <name> add <本地路径>  部署进 profile

启用插件

在 profile 的 cordis.yml(或 cordis.patch.yml)中追加:

- id: lingshu-memory
  name: '@furongjun1999/dsh-memory'
  config:
    dbPath: 'D:/data/lingshu.db'        # 灵枢记忆库路径(目录自动创建)
    identity: '灵枢'
    tools: 'brain'                     # 'brain'(默认) | 'core' | 'all'
    memory:
      userMessage: true                # 用户消息自动沉淀
      assistantMessage: false          # agent 回复沉淀(默认关,防噪音)
      toolResult: false                # 工具结果沉淀(默认关)

完整示例见 cordis.yml.example

配置项

字段 类型 默认值 说明
serverName string lingshu 工具命名空间前缀(工具名 lingshu_<name>
python string python Python 可执行文件
moduleArgs string[] ['-m', 'aeis.mcp.server'] 灵枢 server 启动参数
dbPath string data/lingshu.db 记忆库 SQLite 路径(自动建目录)
identity string 灵枢 灵枢身份标识
env object {} 追加环境变量(BOCHA_API_KEY / AEIS_DESIGNER_KEY…)
tools 'brain' | 'core' | 'all' | string[] 'brain' 暴露的工具集合
memory.userMessage boolean true 用户消息 → 自动 remember
memory.assistantMessage boolean false agent 回复 → 自动 remember
memory.toolResult boolean false 工具结果 → 自动 remember
memory.importance number 0.6 自动记忆的重要性(0~1)
toolCallTimeoutMs number 60000 单次工具调用超时
maxRetryDelayMs number 30000 进程重启最大退避间隔
failOnStartupError boolean false 启动失败是否让插件激活失败

自动记忆机制

订阅 DSH 的 session/event 事件流(与官方 session-persistence 相同的接入点):

  • user/message(仅 source.kind === 'user' 的真实用户消息)→ remember(importance 0.6,tags dsh
  • 插件注入的系统上下文(AGENTS.md、文件变更通知等 kind: 'plugin'不写入,防止记忆噪音
  • 灵枢自带去重(相似度基准 + 时间窗口),重复消息不会堆积

开发

npm install
npm run build    # TypeScript 编译
npm test         # 真实集成测试(spawn 本机灵枢,验证握手/往返/注册/卸载)

测试不依赖 DSH 全组件——用最小 Cordis host(SystemPrompt + ToolRegistry + 插件)隔离 v0.1 不稳定面。

护栏宪章(接入即接受约束)

本插件接入即接受 灵枢护栏宪章 v2.0-published 约束——
对外部智能体与人类使用者的行为边界作出公开、可执行、可审计的规定,并保护人类使用者。
宪章效力不高于智能论协议本身(协议=自我约束,宪章=对外约束)。
本插件随包自带宪章全文(docs/guardrail-charter.md),安装即可查阅。

许可证

MIT © 荣(FuRongJun-1999)· 灵枢 AEIS 工程实现

DeepSeek Harness 为 DeepSeek 官方开源项目(MIT),本插件与之无隶属关系。

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