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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

Mémoire persistante supervisée par LLM pour les agents IA — rappel basé sur un graphe, connaissances inter-sessions, binaire unique. Fonctionne avec DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw et tout runtime d'agent.

Graphe de mémoire spatio-temporelle multi-agents avec persistance inter-sessions et rappel filtré par importance.

Une seule couche de mémoire pour tous les outils et agents IA : injection de Context Bundle, rappel au moment du prompt, outils MCP, et capture du fil DSH à la fin de chaque tour.

Un outil read_graph adossé à un graphe de connaissances du code (relations CONTAINS / EXPORTS / IMPORTS / IMPORTS_SYMBOL).

Passerelle ShiGuang Memory Engine (SGME) : mémoire à long terme partagée multi-agents via HTTP — distillation L0/L1/L1.5/L2, injection par scénario, recherche unifiée et signaux d'attention proactifs (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), installable comme `dsh-sgme`.

RAG à double graphe de connaissances pour notes Markdown : graphes de prérequis + de similarité (parcours P/S-Agent), découpage par paragraphe, recherche hybride n-gramme/embedding et boucle explicite de retour de pondération — via MCP.

Backend de mémoire vecteur + graphe : outils observe/remember/search/recall vers un serveur memoria local, fusionnant le rappel sémantique HNSW, la recherche par mots-clés FTS5 et les signaux de graphe de connaissances via un classement RRF, avec persistance automatique en fin de tour et isolation par espace de noms par agent.

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.