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Hindsight, uma memória de agente que aprende: memória de projeto de longo prazo com recuperação e retenção automáticas, páginas de conhecimento, reflexão profunda e bancos de memória por repositório.

Quatro ferramentas somente leitura sobre uma base de conhecimento WeKnora: listar bases de conhecimento, busca híbrida de passagens, reagrupar os chunks de um documento em ordem, e a resposta RAG citada ou de agente ReAct própria do WeKnora com id de sessão retomável.

Ferramentas de recuperação de conhecimento WeKnora para DeepSeek Harness (dsh): busca semântica, leitura de documentos e respostas RAG/agente sobre suas próprias bases de conhecimento.

Conecta o DeepSeek Harness à base de conhecimento pessoal local-first e autoevolutiva do ReMe: captura automaticamente conversas concluídas do agente principal como memória Markdown do próprio usuário, pesquisa conversas e material de origem via reme_search com BM25, embeddings opcionais e expansão de wikilinks, e agenda consolidação diária de memória.

Conecta o DeepSeek Harness à base de conhecimento pessoal local-primário e autoevolutiva do ReMe: captura automaticamente as conversas concluídas do agente principal como memória Markdown pertencente ao usuário, pesquisa conversas e material fonte através do reme_search com BM25, embeddings opcionais e expansão de wikilinks, e agenda a consolidação diária da memória.

Memória entre sessões rastreável e pesquisável para o DeepSeek Harness — o conhecimento das conversas como nós de grafo tipados (TASK/SKILL/EVENT) e arestas tipadas.

Adiciona uma tela de conversação editável ao DeepSeek Harness, onde as ligações do grafo selecionam o contexto para pedidos da tela, com ramificação, fusão e importação de sessões locais de agentes.

Memória de recuperação de falhas: pesquisa e registra lições de recuperação de falhas extraídas de sessões reais de engenharia, com recuperação BM25 + RAG semântico e uma base de conhecimento de lições.

Plugin de memória persistente entre agentes e local-first para o DeepSeek Harness (DSH), desenvolvido com Mnemon. Ele compartilha memória de longo prazo entre agentes compatíveis com Mnemon e adiciona memória em tempo de execução, documentos de projeto pesquisáveis, recall semântico, grafo de conhecimento e uma interface de barra lateral.

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.

ThoughtDAG para DeepSeek Harness: transforma a sessão DSH atual em um grafo de pensamento editável em uma tela infinita.

Exploração de arquitetura AGI de caixa branca: metacognição (loop de autocognição), aprendizagem contínua (volante de conhecimento), modelo de mundo (espaço de condições, grafo de memória espaço-temporal), autoaperfeiçoamento (disciplina bootstrap), pipeline de caixa branca zero-LLM e guardrails de confiança auditáveis.

Memória de longo prazo para DeepSeek Harness em Markdown simples, um fato por arquivo, legível em qualquer editor. O índice `MEMORY.md` tem um limite rígido de 200 linhas / 25 KB imposto por `ctx.tools.guard()`: uma escrita que ultrapassasse o limite é recusada, enquanto uma reescrita que o reduza sempre passa, permitindo compactar passo a passo um índice superdimensionado. O plugin nunca escreve memórias por conta própria — o que é mantido é decidido por você e pelo modelo. O mesmo armazenamento também é usado por Claude Code, Codex, Kiro e OpenClaw.

Memória de longo prazo curada e baseada em arquivos para o DeepSeek Harness — notas em markdown legíveis por humanos, um único repositório de arquivos de texto simples compartilhado entre hosts (ignorado pelo git quando reside dentro de um repositório de projeto) e um limite determinístico de índice imposto por ctx.tools.guard()

A memória que sonha — memória entre sessões para o DeepSeek Harness: lembra de você entre sessões, consolida automaticamente enquanto dorme (autoDream), congela memórias conflitantes para sua revisão e mantém uma trilha de auditoria reproduzível. Busca semântica local offline-first sobre SQLite com espelhos Markdown editáveis por humanos, um grafo de entidades, um painel de memória interativo, além de uma API externa e CLI.

Memória de longo prazo para agentes DSH — memórias duráveis e inspecionáveis com ferramentas de recordação, busca, navegação e grafo de conhecimento, importação de dez outras ferramentas de codificação com IA e uma página de configurações.

A memória que sonha — memória entre sessões para o DeepSeek Harness: recorda você entre sessões, autoconsolida-se enquanto dorme (autoDream), congela memórias conflitantes para sua revisão e mantém uma trilha de auditoria reexecutável. Busca semântica local offline-first sobre SQLite com espelhos Markdown editáveis por humanos, um grafo de entidades, um painel de memória interativo, além de uma API externa e uma CLI.

A memória que sonha — memória entre sessões para o DeepSeek Harness: lembra de você entre sessões, autoconsolida enquanto dorme (autoDream), congela memórias conflitantes para sua revisão e mantém uma trilha de auditoria reproduzível. Busca semântica local offline-first sobre SQLite com espelhos Markdown editáveis por humanos, um grafo de entidades, um painel de memória interativo, além de API externa e CLI.

Conversas recentes permanecem vívidas. As antigas desvanecem-se em resumos, não no esquecimento. StrataGate oferece ao DeepSeek Harness memória em seis camadas, com decaimento temporal, enquanto eventos e relacionamentos duradouros se acomodam em um grafo de conhecimento. Traga suas memórias de outras IAs com você — sem precisar recomeçar.

Modo red team: você informa um nome de organização e um planejador executa cinco papéis (reconhecimento, ativos, vulnerabilidades, exploração, pivô) com até 3 agentes simultâneos; pré-checagem de skills e recursos, pedido único da chave ou VPS faltante, guiado por uma skill de onboarding integrada. Pontuação pelas regras unificadas de intrusion scoring (8 categorias / 25 pontos), limites no servidor, maior privilégio vence e dedup por serviço; contas autorregistradas nunca pontuam. Os achados, com carimbo de tempo, vão para uma base SQLite local e aparecem em um console direito de 12 abas (ativos, agentes, sessão/túnel, cadeia de ataque, pontuação, relatório justificado, base POC/EXP, skills). Inclui 23 skills nativas, 53 ferramentas redteam_* e autoatualização em um comando.

Plugin de agente de fluxo de trabalho de engenharia harness/loop orientado por habilidades.

Leitura aprofundada de livros e artigos em cinco modos (rápido, profundo, mapa de conhecimento, Feynman, livro completo) com relatórios de afirmação-evidência-dados, mapas mentais Mermaid/XMind, comparação em lote, verificação prévia de orçamento, progresso transparente de tarefas em segundo plano e exportações em MD/HTML a partir de URLs, arquivos ou texto colado.

Motor de memória entre sessões para o DeepSeek Harness: armazenamento SQLite + espelho Markdown editável por humanos, consolidação autoDream, busca semântica offline (vetorização/reclassificação/clustering locais), linha do tempo de entidade-atributo, Sleep Mode, autoSummarize com modelo personalizado e 7 ferramentas de memória.

Session Workbench: busca em texto completo em sessões anteriores, recupere até 3 delas como referências @ e gerencie abas de visualização da conversa (mostrar/ocultar + reordenar por arrastar).