Plugin

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 supervisionata da LLM per agenti AI — recupero basato su grafo, conoscenza cross-sessione, binario singolo. Funziona con DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw e qualsiasi runtime agente.

Grafo di memoria spazio-temporale multi-agente con persistenza cross-sessione e richiamo filtrato per importanza

Un unico livello di memoria per ogni strumento e agente AI: iniezione di Context Bundle, recupero al momento del prompt, strumenti MCP e cattura del thread DSH a fine turno.

Uno strumento read_graph basato su un grafo di conoscenza del codebase (relazioni CONTAINS / EXPORTS / IMPORTS / IMPORTS_SYMBOL)

Bridge per ShiGuang Memory Engine (SGME): memoria a lungo termine condivisa multi-agente via HTTP — distillazione L0/L1/L1.5/L2, iniezione basata su scenario, ricerca unificata e segnali proattivi di cura (memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack), installabile come `dsh-sgme`

RAG a doppio grafo di conoscenza per note Markdown: grafi di prerequisiti + similarità (attraversamento P/S-Agent), suddivisione in paragrafi, ricerca ibrida n-gram/embedding e un ciclo di feedback esplicito sui pesi — via MCP

Backend di memoria vettoriale + a grafo: strumenti observe/remember/search/recall verso un server memoria locale, che fonde il richiamo semantico HNSW, la ricerca per parole chiave FTS5 e i segnali del knowledge graph tramite ranking RRF, con persistenza automatica a fine turno e isolamento dei namespace per 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.