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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.

Añade un lienzo de conversación editable a DeepSeek Harness, donde las conexiones del grafo seleccionan contexto para las solicitudes del lienzo, con ramificación, fusión e importación de sesiones de agentes locales.

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.

ThoughtDAG para DeepSeek Harness: convierte la sesión actual de DSH en un grafo de pensamiento editable sobre un lienzo infinito.

Exploración de arquitectura AGI de caja blanca: metacognición (bucle de autocognición), aprendizaje continuo (volante de conocimiento), modelo del mundo (espacio de condiciones, grafo de memoria espaciotemporal), auto-mejora (disciplina bootstrap), pipeline de caja blanca zero-LLM y barandillas de confianza auditables.

Memoria a largo plazo para agentes DSH: recuerdos duraderos e inspeccionables con herramientas de recuperación, búsqueda, navegación y grafo de conocimiento, importación desde otras diez herramientas de codificación con IA y una página de configuración.

Un segundo cerebro autónomo para DeepSeek Harness: captura automáticamente conocimiento de diálogo duradero en una bóveda Markdown local (dedup personalizada, búsqueda CJK, compatible con git), con una base de conocimiento gráfica y un grafo de conocimiento interactivo (filtro de leyenda, coloreado por dimensión temporal, selección por cuadro, fusionar, eliminar, exportar/importar PNG).

Plugin de memoria DSH de creación propia: almacenamiento persistente SQLite + guardia de auditoría a nivel de base de datos (enforceAudit) + registro de auditoría. Captura conocimiento automáticamente tras las conversaciones, los agentes recuerdan vía memory_recall y admite compartir entre agentes de Claude Code/Codex/Cursor. Cero dependencias externas.

Puente al ShiGuang Memory Engine (SGME): memoria compartida a largo plazo multiagente vía HTTP, con destilación L0/L1/L1.5/L2, inyección basada en escenarios, búsqueda unificada y señales proactivas de atención (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), instalable como `dsh-sgme`.

Una única capa de memoria para todas las herramientas y agentes de IA: inyección de Context Bundle, recuperación en el momento del prompt, herramientas MCP y captura de hilos de DSH al final de cada turno.

Una herramienta read_graph respaldada por un grafo de conocimiento del código base (relaciones CONTAINS / EXPORTS / IMPORTS / IMPORTS_SYMBOL).

Backend de memoria vectorial y de grafo: herramientas observe/remember/search/recall contra un servidor memoria local, que fusiona la recuperación semántica HNSW, la búsqueda por palabras clave FTS5 y señales de grafo de conocimiento mediante ranking RRF, con persistencia automática al final del turno y aislamiento de espacio de nombres por agente.

RAG de doble grafo de conocimiento para notas Markdown con decaimiento de memoria half-life: grafos de prerrequisitos y similitud (recorrido P/S-Agent), fragmentación por párrafos, búsqueda híbrida n-gram/embedding y bucle explícito de retroalimentación de pesos — plugin nativo de Cordis, instalable vía npm como @eqman00003/knowlp-rag.

Publishes a lesson into the DSH conversation: the dependency spine, the question and the vault's drawings, drawn in the vault's own palette.

Adapt ERP: learn your ERP through the browser and build private local knowledge in DeepSeek Harness

Memory Fortress for DeepSeek Harness: 5-track layered memory, self-evolution, knowledge graph (SQLite+FTS5), status pill. 本地记忆堡垒：五轨记忆·自我进化·知识图谱·状态灯。

Self-tending living memory in one local SQLite file — a nightly patrol dedupes, merges, decays and cross-links entries on its own, with seven-signal RRF hybrid recall (FTS5 + jieba Chinese-first tokenization, optional vector KNN, graph PPR), a typed knowledge graph, conflict detection instead of silent overwrites, and web telemetry panels.

Persistent long-term memory for DeepSeek Harness: a JSON store of typed entries (fact, preference, entity, rule, episodic) exposed as the memory_remember and memory_recall agent tools, with recall ranked by keyword overlap, importance and access frequency.

DSH knowledge-graph memory with a better-sidebar tab and a standalone /graph-memory/app dashboard: extracts TASK/SKILL/EVENT nodes, recalls across sessions, and ships as the npm package dsh-graphmemory.

Bridge local projects into Obsidian: bounded manifest scanning, deterministic dependency/tech/topic edges, and wiki-linked notes written into a managed graph/ vault namespace via the Local REST API or the vault filesystem.

Knowledge base (Vault memory + knowledge graph) for dsh: kb__* tools for deterministic memory search/write, knowledge-graph nodes/edges/subgraph/traversal, document-to-graph ingestion and unified cross-store query (KAL) - no web-search tools.

Long-term memory for DeepSeek Harness backed by Hypatia: a host-side CLI adapter, a plugin-owned SQLite control ledger, same-request recall, and narrow memory tools. Requires the `hypatia` CLI on PATH.

A typed, inference-capable ontology (TBox + ABox) plugin for DeepSeek Harness — durable domain knowledge the agent can define, assert against, and query under schema constraints.