Plugin

Hindsight, una memoria per agenti che apprende: memoria di progetto a lungo termine con richiamo e conservazione automatici, pagine di conoscenza, riflessione approfondita e banche di memoria per repository.

Pacchetto di memoria e contesto OpenViking per DeepSeek Harness: richiamo automatico pre-passo e iniezione del profilo, acquisizione della sessione, protezione degli URI `viking://` e strumenti di memoria per richiamare/scrivere basati su un server OpenViking.

Quattro strumenti di sola lettura su una base di conoscenza WeKnora: elenca basi di conoscenza, ricerca ibrida di passaggi, riassembla i chunk di un documento in ordine, e la risposta RAG citata o la risposta agente ReAct di WeKnora con un session id ripristinabile.

Strumenti di recupero della conoscenza WeKnora per DeepSeek Harness (dsh): ricerca semantica, lettura di documenti e risposte RAG/agente sulle tue basi di conoscenza.

Collega DeepSeek Harness alla base di conoscenza personale local-first e auto-evolutiva di ReMe: cattura automaticamente le conversazioni completate dell'agente principale come memoria Markdown di proprietà dell'utente, cerca conversazioni e materiali originali tramite reme_search con BM25, embedding opzionali e espansione dei wikilink, e pianifica una consolidazione giornaliera della memoria.

Collega DeepSeek Harness alla base di conoscenza personale locale-first e autoevolutiva di ReMe: cattura automaticamente le conversazioni completate dell'agente principale come memoria Markdown di proprietà dell'utente, cerca nelle conversazioni e nel materiale sorgente tramite reme_search con BM25, embedding opzionali ed espansione dei wikilink, e pianifica il consolidamento giornaliero della memoria.

Plugin di memoria persistente cross-agent e local-first per DeepSeek Harness (DSH), basato su Mnemon. Condivide la memoria a lungo termine tra gli agenti compatibili con Mnemon e aggiunge memoria di runtime, documenti di progetto ricercabili, richiamo semantico, grafo di conoscenza e un'interfaccia a barra laterale.

Aggiunge una tela di conversazione modificabile a DeepSeek Harness, dove le connessioni del grafo selezionano il contesto per le richieste sulla tela, con ramificazione, unione e importazione di sessioni di agenti locali.

Memoria tra sessioni tracciabile e ricercabile per DeepSeek Harness: la conoscenza delle conversazioni come nodi di grafo tipizzati (TASK/SKILL/EVENT) e archi tipizzati.

Esplorazione dell'architettura AGI white-box: metacognizione (ciclo di auto-cognizione), apprendimento continuo (volano della conoscenza), modello del mondo (spazio delle condizioni, grafo di memoria spazio-temporale), auto-miglioramento (disciplina bootstrap), pipeline white-box zero-LLM e guardrail di fiducia verificabili.

Memoria di ripristino dai fallimenti: cerca e registra le lezioni di ripristino dai fallimenti tratte da sessioni di ingegneria reali, con recupero BM25 + RAG semantico e una base di conoscenza delle lezioni apprese.

Collega l'agente a QQ come personaggio tramite SnowLuma (OneBot v11): chat private e di gruppo, note vocali, sticker, diario Qzone, navigazione Bilibili, cover di brani, generazione immagini, memoria a lungo termine e umore. Ogni funzione si può disattivare, sostituire o estendere localmente; i moduli hot-reload possono anche cambiare risposte di gruppo, prompt, messaggi in uscita e modello per chat. Sicuro per impostazione predefinita: interruttore generale spento e dry run attivo.

Strumenti Molio di sola lettura per la knowledge base: elenca vault, esplora l’albero dei file, ricerca full text e lettura dei documenti tramite l’API HTTP del daemon Molio locale, che deve essere in esecuzione. Pubblicato su npm come dsh-plugin-molio.

Plugin della knowledge base Molio per DeepSeek Harness (dsh): cerca, esplora e legge la base Molio locale da qualsiasi sessione dsh.

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.

ThoughtDAG per DeepSeek Harness: trasforma la sessione DSH corrente in un grafo di pensiero modificabile su una tela infinita.

Studio basato su workspace per report, slide, tabelle, mappe mentali, quiz, flashcard, audio e video fondati sulle fonti, con modelli DSH e servizi condivisi per gli artefatti. La generazione Office richiede Python 3.12+ con le relative dipendenze e DSH_OFFICE_PYTHON configurato; il rendering multimediale richiede Chromium e l’ASR locale richiede anche whisper.cpp e un modello.

Collega l’agente a QQ come personaggio tramite SnowLuma (OneBot v11): chat private e di gruppo, note vocali, sticker, diario Qzone, navigazione Bilibili, cover musicali, generazione di immagini, memoria a lungo termine e umore. Ogni funzione è un modulo che puoi disattivare, sostituire o estendere localmente; i moduli ricaricati a caldo possono anche modificare decisioni sulle risposte di gruppo, prompt, messaggi in uscita e modello per chat. Impostazione sicura predefinita: interruttore principale disattivato e dry run attivo.

The memory that dreams — memoria tra sessioni per DeepSeek Harness: ricorda te e i tuoi progetti, consolida i ricordi quando inattivo (autoDream), congela quelli in conflitto per la revisione e mantiene una traccia di audit riproducibile. La memoria resta sul computer in SQLite con copie Markdown modificabili; recupero in quattro modi (parole chiave, vettori, BM25, grafo di entità), pannello interattivo, 10 strumenti per modelli, server MCP, API esterna e CLI. Sintesi e consolidamento usano il modello host già configurato; con un embedder locale, la ricerca semantica funziona completamente offline.

Memoria a lungo termine per DeepSeek Harness in Markdown semplice, un fatto per file. A ogni passaggio l'indice `MEMORY.md` (archivio del progetto, se presente, e archivio globale in `$DSH_HOME`) entra nel contesto di runtime, così il richiamo non attende la lettura di un file. `ctx.tools.guard()` impone il limite predefinito di 200 righe/25 KB: rifiuta scritture che lo superano e consente riscritture che lo riducono. Una pagina laterale di sola lettura elenca le note per tipo. Il plugin non scrive mai ricordi da solo; solo la modalità sperimentale companion aggiunge tipi per la vita della persona. Lo stesso archivio funziona con Claude Code, Codex, Kiro e OpenClaw.

Memoria a lungo termine curata e basata su file per DeepSeek Harness — note markdown leggibili dall'uomo, un unico archivio di file di testo semplice condiviso tra gli host (ignorato da git quando si trova all'interno di un repository di progetto) e un limite deterministico dell'indice imposto da ctx.tools.guard()

Altri plugin aiutano l’agente a ricordare di più; questo decide cosa conta come memoria valida: l’agente propone, una persona approva, con gate a tre archivi e log di audit immutabile. Recupero con SQLite FTS5/BM25 senza chiamate ai modelli (p50 di 2,3 ms, misura dichiarata dal progetto). Include registro dei token usati e vault unico per DSH, Claude Code, Codex, Cursor e qualsiasi client MCP.

Modalità red team: indicare un’organizzazione obiettivo; una sessione avvia cinque ruoli (ricognizione, triage degli asset, ricerca di vulnerabilità, sfruttamento, pivot interno) in parallelo. Il controllo preliminare verifica competenze/risorse. Valutazione in quattro fasi (ricognizione, Internet, confine, interno), limiti server e deduplicazione per il privilegio più alto. Risultati in SQLite locale. Console laterale persistente di nove pagine: mappa asset, agenti, sessioni/tunnel, risultati, obiettivi, rapporti, base POC e libreria di competenze. v0.15.2 aggiunge registri HTTP di prove/azioni, acquisizione in batch, controllo ambito, sonda di pivot via tunnel, prova dati, registro di pulizia e ammissione asset T0-T3 contro deviazioni. 59 strumenti redteam_*; 38 competenze.

Memoria a lungo termine per gli agenti DSH — ricordi durevoli e ispezionabili con strumenti di richiamo, ricerca, navigazione e grafo della conoscenza, importazione da altri dieci strumenti di codifica IA e una pagina delle impostazioni.