Mémoire

Bridges the MemOS memory service over MCP: the agent gets add/search/update/delete memory, multi-cube sharing, and a memory scheduler as mcp__memos__* tools.

DSH 智能上下文压缩插件 —— 在有限窗口内管理认知资源，让 Agent 记住真正重要的信息。 Smart context compression for DSH — managing cognitive resources within limited windows, so your Agent remembers what truly matters.

Owner-governed long-term memory bundle for DeepSeek Harness

In-process graph memory and session map for DeepSeek Harness, backed by TriviumDB.

Mémoire persistante pour DeepSeek Harness : outils de lecture/écriture/récupération de mémoire, enregistrement automatique par tour, injection de rappel à portée de projet et UI de gestion, avec importation non destructive de la mémoire Claude Code.

Mémoire personnelle locale et auditable pour DeepSeek Harness : préférences, conventions de projet, flux de travail et leçons d'erreurs persistés dans un fichier JSON avec journal des modifications dans l'espace de travail, avec onboarding, extraction automatique des conventions de projet et leçons appuyées par des preuves.

Hub de mémoire et de connaissances DeepSeek Harness qui achemine les appels de mise à jour, de récupération et d'abonnement entre plugins compatibles, avec un backend Rust transactionnel optionnel.

Ajoute une mémoire chronologique à DeepSeek Harness : un journal de faits à largeur fixe et en ajout seul + une pyramide de résumés entretenue par l'agent lui-même, avec un budget de lecture fixe et un coût de rappel (recall) qui n'augmente pas avec le volume de mémoire.

Un protocole structuré d'état de travail pour les transferts d'agents DeepSeek Harness

Plugin natif DeepSeek Harness (dsh) : mémoire hybride locale et cloud XMemo pour les agents basés sur Cordis.

Mémoire de projet adossée à des preuves et approuvée humain pour DeepSeek Harness

Rappel et écriture GoodMemory automatiques inter-sessions pour DeepSeek Harness

Plugin DSH : mémoire Honcho v3 double pair automatique, rappel contextuel, recherche, raisonnement, conclusions, et diagnostics de santé

Connecteur Notion pour DeepSeek Harness : rechercher, lire, interroger, créer, mettre à jour et compléter des pages et bases de données Notion via six outils d'agent, avec une page de paramètres web — configuration unique avec un Integration Token.

Mémoire long terme injectée au démarrage de la session : préférences/faits/résumés/connaissances en portées globale et par projet, rappel budgétisé via `agent/pre-step`, stockage JSON durable.

Mémoire bi-temporelle adossée à un démon SodaMem : le rappel est versé au prompt pendant l'assemblage de chaque tour et chaque tour clos est ingéré, sans appel d'outil ni appel de modèle sur le chemin de lecture ; chaque fait rappelé cite le tour dont il provient et porte des dates de validité, de sorte que les faits remplacés cessent d'être récupérés.

Apportez votre historique Claude / ChatGPT existant dans DSH : import instantané sans tokens du memories.json d'une exportation Claude, transcriptions locales Claude Code sans export nécessaire, et conversations distillées via le modèle déjà configuré dans DSH. Chaque mémoire porte des preuves verbatim vérifiées contre la source par du code — une paraphrase est écartée et comptée, et une preuve trouvée uniquement dans les tours de l'assistant est toujours orientée vers la revue plutôt que stockée.

Mémoire d'indices d'événements inter-sessions pour DeepSeek Harness : extrait automatiquement de chaque tour les indices de tâche/conversation et les habitudes linguistiques de l'utilisateur dans une banque d'indices globale persistante, puis réinjecte le contexte mémorisé à la détection d'un changement de sujet (correspondance par mots-clés ou vectorielle).

Réécrit chaque requête selon un profil d'invite appris et met à jour automatiquement les habitudes, les règles anti-hallucination et les enregistrements d'apprentissage.

Mémoires clé-valeur persistantes à l'échelle du projet avec outils de modèle set/get/list/delete/search et stockage en fichier JSON.

Élagage du contexte rédigé par le modèle pour DeepSeek Harness via l'API officielle de compaction.

Tableau de focus pour les agents DeepSeek Harness : des notes durables tenues par le modèle dans le workspace de session, qui fixent l'objectif, les contraintes et les décisions à travers la compaction et les sessions, avec injection automatique dans le contexte, archivage à l'effacement et panneau web optionnel.

Wiki Markdown local en guise de mémoire à long terme pour DeepSeek Harness — portage de llmwiki.

Mémoire de persona persistante à long terme pour DeepSeek Harness : stockage MEMORY.md/USER.md, outils memory + memory_search, injection de contexte par requête, et détection de secrets. Portage dans l'esprit de pi-hermes-memory.