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Memoria rastreable y consultable entre sesiones para DeepSeek Harness: el conocimiento de las conversaciones como nodos de grafo tipados (TASK/SKILL/EVENT) y aristas tipadas.

Complemento de memoria persistente entre agentes y con prioridad local para DeepSeek Harness (DSH), impulsado por Mnemon. Comparte la memoria a largo plazo entre agentes compatibles con Mnemon y añade memoria en tiempo de ejecución, documentos de proyecto con capacidad de búsqueda, recuperación semántica, grafo de conocimiento y una interfaz de barra lateral.

Memoria persistente supervisada por LLM para agentes de IA: recuperación basada en grafos, conocimiento entre sesiones, binario único. Funciona con DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw y cualquier runtime de agentes.

Capa mnemónica.

Memoria a largo plazo entre sesiones + autoevolución en segundo plano (5 ejes: memoria / conciencia de ramas de git / evolución de skills).

Plano de control de memoria de tres niveles para DeepSeek Harness: contexto de ejecución persistente, documentos de proyecto buscables, memoria a largo plazo conectable, enrutamiento inteligente, flujos de trabajo de agentes supervisados, WebUI y herramientas sin cabeza.

Memoria entre sesiones con ámbito de proyecto: almacén SQLite de siete capas (soul/user/project/fact/lesson/rules/topic) sobre node:sqlite, inyección en el primer mensaje apta para caché más coincidencias de palabras clave por mensaje, herramientas memory_remember/search/find_similar/read/update/project y consolidación en ventana de inactividad («dream») con supresión en horas pico. Los textos de prompt se distribuyen como archivos de datos por idioma; el marco es compatible con usuarios multilingües.

La memoria que sueña — memoria entre sesiones para DeepSeek Harness: te recuerda a través de las sesiones, se autoconsolida mientras duerme (autoDream), congela las memorias en conflicto para tu revisión y mantiene un rastro de auditoría reproducible. Búsqueda semántica local offline-first sobre SQLite con espejos Markdown editables por humanos, un grafo de entidades, un panel de memoria interactivo, además de una API externa y una CLI.

Memoria entre sesiones acotada, en capas, con aprobación obligatoria y auditable: una interfaz `ctx.memory` tipada con un proveedor SQLite sin dependencias, una herramienta `memory` y la inyección de instantáneas congeladas, además del ensayo de dsh-memory-protocol v1 con un registro de adaptadores y un conjunto de conformidad distribuible.

La memoria que sueña — memoria entre sesiones para DeepSeek Harness: te recuerda de una sesión a otra, se autoconsolida mientras duerme (autoDream), congela los recuerdos en conflicto para tu revisión y mantiene un rastro de auditoría reproducible. Búsqueda semántica local offline-first sobre SQLite con réplicas Markdown editables por humanos, un grafo de entidades, un panel de memoria interactivo, además de una API externa y una CLI.

Centro personal para DeepSeek Harness: estadísticas de uso entre sesiones, estimación de costos por modelo, instrucciones personalizadas globales, ajustador global de tamaño de fuente, mascota de escritorio basada en datos con skins bitmap y vectoriales, y una vista general del estado de la conversación, todo local y sin conexión.

La memoria que sueña: memoria entre sesiones para DeepSeek Harness: te recuerda entre sesiones, se autoconsolida mientras duerme (autoDream), congela las memorias en conflicto para tu revisión y mantiene un rastro de auditoría reproducible. Búsqueda semántica local offline-first sobre SQLite con espejos Markdown editables por humanos, un grafo de entidades, un panel de memoria interactivo, además de API externa y CLI.

Las conversaciones recientes siguen vivas. Las antiguas se desvanecen en resúmenes, no en el olvido. StrataGate da a DeepSeek Harness una memoria de seis capas con decaimiento temporal, mientras los eventos y relaciones duraderos se asientan en un grafo de conocimiento. Trae contigo tus recuerdos de otras IA: no hace falta empezar de cero.

Integración de DeepSeek Harness para OpenContext con memoria duradera entre sesiones, captura y recuperación automática de prompts, resúmenes de sesión, percepciones estructuradas y recuperación de documentos.

Motor de memoria entre sesiones para DeepSeek Harness: almacén SQLite + espejo Markdown editable por humanos, consolidación autoDream, búsqueda semántica sin conexión (vectorización/reordenamiento/clustering locales), línea temporal de entidades y atributos, Sleep Mode, autoSummarize con modelo personalizado y 7 herramientas de memoria.

Mascota flotante de escritorio DSH con 12 animaciones de estado creadas para solicitudes, herramientas, compaction, archivo y mejora de prompts; ocupación de contexto en vivo; un Ledger Vitalicio persistente entre sesiones; totales por proveedor/modelo, tendencias por hora y vistas de 7/30 días; cambio de tema oscuro/claro; estimaciones de coste opcionales (desactivadas por defecto) con editor visual de precios y alerta de presupuesto mensual; importación ZIP de skins del lado del cliente; exportación de uso en JSON/CSV; lecturas de panel solo con instantáneas con indexación incremental en segundo plano; y mejora de prompts opt-in con vista previa editable y envío al compositor DSH.

Asistente personal para DeepSeek Harness que convierte los compromisos conversacionales en planes entre sesiones, recordatorios y un panel auditable

Puente Feishu/Lark para DeepSeek Harness: vinculación de PersonalAgent mediante escaneo, tarjetas en streaming, espacios de trabajo de proyecto con git-worktree, tareas paralelas por ámbito, agentes multirrol, notificaciones entre sesiones, gestión de modelo/clave dentro del chat y un guardián de red de seguridad que sigue respondiendo en Feishu tras un fallo de dsh.

Memoria de proyecto solo local sin dependencias de runtime incluidas ni servicios externos: JSON como fuente de verdad más un PROJECT_MEMORY.md generado, Hot Memory congelada por sesión y acotada por tokens para la estabilidad de la caché de prefijos de prompt, recuperación BM25 entre proyectos con caché, procedencia confiable de sesión/turno, gobernanza explicable de duplicados/conflictos antes de escribir, ciclo de vida editable de importancia/pin/etiquetas/sustitución/archivo, destilación configurable al final del turno de nivel superior, y una GUI web bilingüe para búsqueda, inspección, diagnóstico y ajustes en vivo.

Cronología de puntos estilo Git en el borde derecho de la dsh web UI: un punto por mensaje del usuario, pasar el cursor para ver contenido y metadatos (hora, turno, duración, TTFT, tokens), clic para saltar. También añade una lista de mensajes de toda la sesión, búsqueda dentro y entre sesiones, marcadores con enlaces profundos #msg= y navegación por teclado.

StrataGate ofrece a DeepSeek Harness una memoria local-primero, a largo plazo y evolutiva para preferencias del usuario, decisiones de proyecto, conversaciones y resultados de herramientas entre sesiones; superpone el historial con decaimiento temporal ajustable por el usuario, refuerza los recuerdos mediante su uso en respuestas reales, muestra recuentos de uso conscientes del espacio de trabajo y mantiene las evidencias recuperadas trazables hasta sus mensajes originales.

Memoria de proyecto para dsh con integración nativa del sistema de tareas: los todos de sesión y las lecturas de archivos se condensan automáticamente en registros de tareas entre sesiones (enlaces tarea↔archivo), de modo que los flujos de trabajo son conmutables y reanudables sin recontextualizar. Memoria en tiempo de lectura (sin escaneo previo): extrae símbolos de código, resume documentos y enlaza documentos↔símbolos; mejora semántica opcional para TS (activa automáticamente si TS está instalado). Las notas de experiencia se desduplican automáticamente. Cada recuperación incluye una cita trazable. Solo JS, una dependencia, funciona listo para usar, operación silenciosa, cero sobrecarga.

Historial de entrada estilo terminal para el compositor web: recuperación con flechas priorizando los extremos, con restauración exacta del borrador/cursor, historial persistente local del navegador, búsqueda inversa con Ctrl+R y conciencia de contexto deslizante; la versión 0.5.0 añade una capa de entrada inteligente: fragmentos entre sesiones (/save, /load), plantillas de prompts con variables, información de reutilización y resaltado de resúmenes de compactación.

Grafo de conocimiento de código local-first para agentes de codificación: 10 herramientas MCP para compresión de contexto por capas, planificación DAG, indexación incremental de AST, volante de habilidades entre sesiones, diagnósticos e importación/exportación de artefactos del grafo.