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Hindsight, une mémoire d'agent qui apprend : mémoire de projet à long terme avec rappel et rétention automatiques, pages de connaissances, réflexion approfondie et banques de mémoire par dépôt.

Mémoire à long terme pour dsh via un service Hindsight local. Chaque tour est conservé avec son heure locale ; les souvenirs pertinents sont reclassés selon le temps et ajoutés au contexte avant les réponses. Chaque espace utilise une memory bank, partageable entre espaces et nommable en chinois. La conservation est configurable (par défaut : messages utilisateur et réponses IA) ; l’historique n’est importé que sur demande. Comprend une configuration en trois étapes et un déploiement local en un clic (uv + Python 3.12), une carte d’état latérale et un panneau de recherche des souvenirs. Une clé API SiliconFlow est requise pour les modèles d’embedding et de reranking par défaut. Seul Linux est vérifié pour l’instant.

Cycle de vie de la mémoire locale pour le plugin officiel Hindsight sur DSH desktop : démarrage/arrêt en un clic du daemon hindsight-embed, démarrage automatique au boot, arrêt à la sortie, masque la fenêtre de console uv.exe et installe le coffre/modèles sur un autre disque.

Ajoute au panneau latéral DSH un tableau de bord de configuration/état Hindsight (connexion, modèle, embeddings, banques), contrôles de santé et commandes locales du service vérifiant sa propriété. Les outils mémoire viennent de l’intégration officielle séparée. Hindsight est un service distinct, non installé par ce plugin.

Studio de jeu de rôle immersif et système compagnon natifs de DeepSeek Harness. Unifie des fiches de personnage découplées avec la mémoire graphique Hindsight.

Mémoire à long terme Hindsight pour DeepSeek Harness : injecte les souvenirs pertinents avant chaque tour et conserve les tours terminés dans une banque Hindsight. Nécessite DSH ^0.2.0-rc.1 (vérifié sur 0.2.0-rc.2).

Atelier de mémoire évolutif pour DeepSeek Harness : suit la croissance de la banque Hindsight avec courbe sur 7 jours, chaleur des rappels et chronologie ; gère les pages de connaissances et tâches d’arrière-plan. Le plugin démarre automatiquement le daemon local.

Unified long-term memory hub: captures turns into L0 evidence, distills in the background into L1 facts / L2 scenes / L3 profile (depth configurable), recalls via hybrid BM25+fuzzy search, ships 13 memory_* tools, traceable lineage back to source turns, optional Hindsight backend, and a built-in memory panel with three entry points.

Sauvegardes complètes chiffrées et segmentées d’une installation DSH : config, sessions, plugins, workspaces et mémoire Hindsight dans des volumes AES-256-GCM déverrouillés par passphrase, recovery code ou slot DPAPI de cette machine. Chaque package contient son propre restaurateur. Rotation GFS (dernier, quotidien, hebdomadaire, mensuel), limite de taille totale, corbeille et destinations réseau/WebDAV. Aucune dépendance externe : builtins Node.js uniquement, sans 7z, openssl ni rclone.

Relie DeepSeek Harness au service mémoire Hindsight selon les conventions omp : banque partagée, balises de projet automatiques, rappel projet et global, outils pour modèles mentaux, doublons et relance des opérations de fond échouées. Serveur Hindsight requis (http://127.0.0.1:8888 par défaut).

Enregistre le serveur mémoire Akasha Book via stdio et expose 22 outils akasha_* (lookup, briefs, chaînes de révision, audit, rappel de session). Compléments : Hindsight (mémoire du dépôt), OpenViking (mémoire utilisateur) et recherche intégrée (README). Setup : cloner le repo, copier core/ à part, remplacer <AKASHA_DIR> dans cordis.patch.yml par le chemin absolu ou définir AKASHA_DIR. Échec explicite si le marqueur reste.

Planifie la distillation Akasha sleep à l’inactivité ou par minuteur ; injecte une note de réveil aux nouvelles sessions et une impulsion mémoire par tour. La reprise après inactivité est facultative et désactivée par défaut. Compléments : Hindsight (mémoire repo), OpenViking (mémoire utilisateur), recherche intégrée (README). Setup : cloner le repo, copier core/ à part, remplacer <AKASHA_DIR> dans cordis.patch.yml par le chemin absolu ou définir AKASHA_DIR. Échec explicite si le marqueur reste.

Consigne les événements hôte —fin de tour, résultats d’outils, erreurs, inactivité et sortie assistant— en JSONL en ajout seul pour les métriques Akasha, tests de rappel et audit. Compléments : Hindsight (repo), OpenViking (utilisateur), recherche intégrée (README). Setup : cloner le repo, copier core/ à part, remplacer <AKASHA_DIR> dans cordis.patch.yml par le chemin absolu ou définir AKASHA_DIR. Échec explicite si le marqueur reste.

Garde d’écriture Akasha Book : bloque les outils écrivant dans le répertoire mémoire et injecte au prompt système le contrat d’usage et les sections self-layer. Compléments : Hindsight (repo), OpenViking (mémoire utilisateur), recherche intégrée (voir README). Configuration : cloner le repo, copier core/ à part, remplacer <AKASHA_DIR> dans cordis.patch.yml par le chemin absolu ou définir AKASHA_DIR. Échec explicite si le marqueur reste.

Indexe les transcriptions dans Akasha session layer à la fin des tours, enregistre les compactages réussis et ajoute une ligne de rythme par tour au runtime context. Intégrations : Hindsight (mémoire du repo), OpenViking (mémoire utilisateur) et recherche de session intégrée (voir le README du dépôt). Installation : clonez le dépôt, copiez core/ à part, puis remplacez <AKASHA_DIR> dans cordis.patch.yml par son chemin absolu ou définissez la variable AKASHA_DIR. Les plugins échouent explicitement si le placeholder subsiste.

Mémoire à long terme isolée par projet pour DeepSeek Harness : garde une base par projet et ajoute une vue transversale. Peut aussi initialiser la mémoire d’un projet à partir de son historique Git sans y ouvrir de session.

Interrupteur HindSight par workspace dans le compositeur DeepSeek Harness : désactive la mémoire pour un workspace sans désinstaller le plugin ailleurs.

Plugin de mémoire permanente pour DSH avec recherche vectorielle, réflexion LLM et pages de connaissances.

Plugin mémoire de niveau officiel pour DeepSeek Harness, basé sur Hindsight (vectorize-io). Ajoute des commandes /hindsight et des outils de modèle pour rappeler, mémoriser, inspecter et oublier via une banque mémoire Hindsight.