Memória

OpenViking memory and context bundle for DeepSeek Harness: pre-step auto-recall and profile injection, session capture, `viking://` URI guarding, and recall/write memory tools backed by an OpenViking server.

Hindsight, agent memory that learns: long-term project memory with auto recall and retain, knowledge pages, deep reflection, and per-repo memory banks.

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

Memória persistente supervisionada por LLM para agentes de IA — recuperação baseada em grafo, conhecimento entre sessões, binário único. Funciona com DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw e qualquer runtime de agente.

Failure-recovery memory: search and record failure-recovery lessons from real engineering sessions, with BM25 + semantic RAG retrieval and a lessons knowledge base.

MemOS Cloud lifecycle memory plugin for DeepSeek Harness

Registers the local flowix-cli MCP server so the agent can search, read, create, and edit Flowix memos and mind-map artifacts.

Curated file-based long-term memory for DeepSeek Harness — human-readable markdown notes, one plain-file store shared across hosts (git-ignored when it lives inside a project repo), and a deterministic index cap enforced by ctx.tools.guard()

The Engramory curated-memory discipline as an installable plugin ([npm: dsh-engramory](https://www.npmjs.com/package/dsh-engramory)): a deterministic 200-line / 25 KB cap on the `MEMORY.md` index via `ctx.tools.guard()` — growth denied, a shrinking rewrite always passes — plus the protocol registered as a runtime skill. The store is plain markdown, one file per fact, shared with Claude Code, Codex, Kiro, and OpenClaw.

Integração profunda com o Mnemon: memória local em três camadas (Runtime Memory, Documents recuperáveis e Memory Spaces supervisionados).

Implementação puramente em plugin que traz ao DeepSeek Harness a capacidade de "memória de longo prazo entre sessões + auto-evolução em segundo plano": memória de cinco trilhas · consciência de branch do git · autorrevisão dentro do turno · auto-evolução de skills e gerenciador de skills · lista de pendências de quatro trilhas · agendamento COI · broadcast de sessão · busca de sessão · gerenciador de prompts · notas temporárias — zero modificações no núcleo, zero dependências em tempo de execução, pronto para usar ao instalar e limpo ao desinstalar.

Memória entre sessões limitada, em camadas, sujeita a aprovação e auditável: uma interface tipada `ctx.memory` com um provedor SQLite sem dependências, uma ferramenta `memory` e injeção de snapshots congelados; toda escrita passa pelo portão de aprovação e permanece reconstruível a partir do log da sessão.

Model-driven context compression (Active Context Pruning) for DeepSeek Harness: the model decides when and what to compress.

Cross-session memory engine for DeepSeek Harness: SQLite store + human-editable Markdown mirror, autoDream consolidation, offline semantic search (local vector/rerank/clustering), entity-attribute-timeline, Sleep Mode, custom-model autoSummarize, and 7 memory tools.

Grafo de memória espaço-temporal multiagente, com persistência entre sessões e recuperação condicionada por importância

Destilação automática de conversas: reflexão por subagente em segundo plano + criação/atualização de skills.

Plugin de memória automática do DSH: memória em três camadas (nível de usuário / notas de projeto / logs diários) com injeção e recuperação automáticas, reflexões diárias, painel visual e página de configurações, com suporte para herdar memórias históricas de outras ferramentas de IA. Um plugin de memória automática para a GUI web do DeepSeek Harness: memória em três camadas (nível de usuário / notas de projeto / logs diários) com injeção e recuperação automáticas, reflexões diárias, um painel visual e página de configurações, e herança de memórias de outras ferramentas de IA.

Cache-aware local project memory for DeepSeek Harness (DSH): agents distill session work, lessons and next actions into a local JSON store (~/.dsh/dsh-memoir.json, source of truth) with a per-project PROJECT_MEMORY.md projection; bounded hot-memory (ranke

A markdown notes manager for DSH: full **MD notes manager** and **MD notes editor**, quickly capture conversations into notes, maintain notes by **syncing to Git repositories**, and **bring notes into the conversation context**.

Project-scoped cross-session memory: six-layer SQLite store (soul/user/project/fact/lesson/topic) on node:sqlite, cache-friendly first-message injection, memory_remember/search/find_similar/read/update tools, and per-window nightly consolidation ("dream").

Self-evolving team memory as plain Markdown in git: a native Cordis plugin that registers 38 bare-name memory tools plus a prompt-signals section re-evaluated at every assembly, with RPE reinforcement, decay and sleep consolidation; shares one data repo with its Claude Code (MCP) and OpenClaw hosts; verified against DSH 0.1.0-rc.6.

Memória entre sessões: SQLite com um espelho em Markdown editável por humanos, consolidação em segundo plano (deduplicação, merge, resolução de conflitos) e seis ferramentas de memória.

Local-first persistent memory infrastructure for DeepSeek Harness: bounded hot-memory bootstrap, explainable cold recall (exact + Chinese BM25), lease-lock transactional writes, read-only governance, and trajectory review. Pure Python + Markdown, zero ext

Persistent AI memory backed by a local Obsidian/Codex vault: five obsidian_memory_* read/write/search tools plus a sidebar vault browser.