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Deepseek Harness、Openclaw知识图谱记忆插件。2026年4月受邀发布在清华大学讨论会。Knowledge Graph + Memory；Knowledge Graph Context Engine for OpenClaw — extracts structured triples from conversations, compresses context 75%, enables cross-session experience reuse

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.

Grafo de memoria espaciotemporal multiagente con persistencia entre sesiones y recuperación filtrada por importancia.

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).

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`.

RAG de doble grafo de conocimiento para notas Markdown: grafos de prerrequisitos y de similitud (recorrido P/S-Agent), fragmentación por párrafos, búsqueda híbrida n-gram/embeddings y un bucle explícito de retroalimentación de pesos, todo vía MCP.

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.

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.