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꿈꾸는 기억 — DeepSeek Harness의 세션 간 기억: 세션을 넘나들며 당신을 떠올리고, 잠든 사이 자동으로 통합하며(autoDream), 충돌하는 기억을 검토용으로 동결하고, 재생 가능한 감사 기록을 유지합니다. SQLite 기반의 오프라인 우선 로컬 시맨틱 검색, 사람이 편집할 수 있는 Markdown 미러, 엔티티 그래프, 대화형 기억 패널, 그리고 외부 API와 CLI를 제공합니다.

꿈을 꾸는 기억 — DeepSeek Harness를 위한 세션 간 메모리입니다. 세션을 넘나들며 기억을 불러오고, 잠자는 동안 자동 통합하며(autoDream), 충돌하는 기억을 동결해 검토로 넘기고, 재생 가능한 감사 추적을 유지합니다. SQLite 기반의 오프라인 우선 로컬 시맨틱 검색, 사람이 편집할 수 있는 Markdown 미러, 엔티티 그래프, 대화형 메모리 패널에 더해 외부 API와 CLI를 제공합니다.

꿈꾸는 메모리 — DeepSeek Harness의 세션 간 메모리: 세션을 넘나들며 기억하고, 잠자는 동안 자동 통합(autoDream)하며, 충돌하는 기억을 검토용으로 동결하고, 재생 가능한 감사 기록을 유지합니다. SQLite 기반 오프라인 우선 로컬 시맨틱 검색, 사람이 편집할 수 있는 Markdown 미러, 엔터티 그래프, 인터랙티브 메모리 패널, 외부 API와 CLI를 제공합니다.

DeepSeek Harness를 위한 세션 간 메모리 엔진: SQLite 저장소 + 사람이 편집 가능한 Markdown 미러, autoDream 통합, 오프라인 시맨틱 검색(로컬 벡터/재순위화/클러스터링), 엔티티-속성-타임라인, Sleep Mode, 커스텀 모델 autoSummarize, 그리고 7가지 메모리 도구를 제공합니다.

Agent-Body 장기를 위한 해부 패널: 하네스 자체 내부의 /anatomy에서 실시간 바이탈 대시보드를 제공합니다. 장기, 하트비트, 치유 원장, 자기 훈련 카운터, 실제 펄스 스트림을 다시 입력하지 않고 런타임 파일에서 직접 읽어옵니다. 호스트 전용이며 클라이언트 번들도 빌드 단계도 없습니다.

Zero-residence 컨텍스트 엔진: 대용량 도구 페이로드를 라이브 컨텍스트에서 축출하여 쿼리 가능한 저장소로 옮기고 결정론적 포인터만 남기므로, 턴당 프롬프트 토큰이 대화 기록과 함께 계속 늘어나지 않습니다. 마스킹된 내용은 도구 호출 ID 또는 세션 seq로 필요할 때 세션 로그에서 그대로 복원됩니다.

Agent-Body의 장기 커널: 플러그인을 하나의 몸으로 조직합니다. 각 명령은 신경 임펄스가 되어 처리해야 할 장기를 결정적으로 자극하고 사용할 역량을 지정합니다. 가변 간격의 심박(경보 시 빠르게, 유휴 시 느리게)이 운영자 지시, 고유수용감각, 항상성 경고를 시스템 전반에 전달합니다. 반사궁은 모델 호출 없이 발화합니다. 실패는 결정적 원인 판별(도구 누락/인수/권한/시간 초과/네트워크), 처방, 재확인 루프를 거치며 인수 오류는 자동 재시도되지 않습니다. 없는 장기는 역량 중복이 가장 큰 장기가 보상하고, 도구 스키마는 현재 의도로 제한됩니다(측정 84.7% 감소, 리포지토리 내 재현 가능). 이 항목은 agent-body 리포지토리의 커널 플러그인 패키지입니다.

Agent-Body의 기억 기관: 2분간 침묵하면 얕은 잠에, 5분 후에는 깊은 잠에 들어가며, 그곳에서 결정적 규칙이 실제 경험을 메모리 카드(함정, 플레이북, 핫스팟, 미해결 문제, 사실)로 증류합니다. 들어오는 명령은 키워드로 관련 카드를 불러와 컨텍스트에 주입하고, 오래 쓰이지 않은 카드는 반감기로 감쇠하며 삭제되지 않고 아카이브됩니다. 몸 전체의 항상성 경고 노이즈도 제거합니다: 창 안의 반복은 다시 출력하지 않고 횟수로 세며, 낫지 않고 계속 반복되는 경고는 알려진 정상 상태 오프셋으로 수렴해 조용해집니다. 통합과 기억 호출에는 모델 호출이 없습니다.

플러그인 조정 계층: 플러그인이 자신의 기능을 선언하고, 명령은 모델 호출 없이 해당 기능을 소유한 플러그인으로 라우팅되며, 도구 스키마는 필요할 때 로드되어 프롬프트 토큰을 줄입니다. 유휴 시간에는 실행 이력이 장기 기억으로 통합되고, 실패는 재시도 전에 분류됩니다.