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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.

Capa mnemónica.

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.

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.

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 grafo local en vista previa técnica para DSH y Codex: recuerda evidencias globales del propietario y del proyecto actual antes de cada turno, escribe registros de USER y ASSISTANT por separado, y preserva la procedencia de proyecto, sesión, actor y fuente para un atlas visual y páginas de conocimiento citadas.

Memoria de grafo local en vista previa técnica para DSH y Codex: recupera evidencia global del propietario y del proyecto actual antes de cada turno, escribe registros de USUARIO y ASISTENTE por separado, y conserva la procedencia de proyecto, sesión, actor y fuente para un atlas visual y páginas de conocimiento citadas.

Per-project memory for DeepSeek Harness. Three Markdown files per workspace — PROJECT.md, DECISIONS.md and SESSIONS.md — are auto-created on the first step of any session in that workspace, re-read from disk and re-injected only when they change (and re-injected if compaction dropped them), and written back by classification through a memory_checkpoint tool, with a bounded end-of-turn nudge when a turn did work but recorded nothing. memory_read and memory_search read the live log and the archive, the latter over a zero-dependency BM25 index. The session log is capped at 200 entries with the overflow moved to SESSIONS-archive.md — never injected, but visible, readable and searchable, and restorable one entry at a time. Settings page: a workspace list with a path filter, read-only tabs for the three memory files plus the archive, reload, export/import of one workspace's memory as a JSON bundle, a two-step clear, a panel that rewrites or removes the AGENTS.md instruction block, and a PROJECT.md staleness reminder. A composer status chip shows that workspace's sync state and creates the files on click. Zero dependencies — no vector store, no embeddings, and no model calls.

Cross-app project memory for DeepSeek Harness with role-separated writeback, a visual knowledge workspace, confirmed corrections, session controls, local Writer and organizer settings, and an account-free Windows local installation preview.

Approval-gated workspace instructions and memory for DeepSeek Harness