alice-memory-llm

给 DeepSeek Harness 用的长期记忆插件，LLM 提炼支线。

和主线 alice-memory 是同源代码：库文件布局、表结构、向量检索、分层热度、四个工具全部一样，数据目录也共用同一个（$DSH_HOME/alice-memory），所以你可以在两条线之间来回切换而不丢记忆。

唯一的分歧在「什么值得记」：

主线：逐条规则闸门。形式对就进库，零模型调用，省钱但会混进闲聊。
本支线：规则只做粗筛，真正的裁决交给你的主对话模型。静默几分钟后一次性批量提炼，只把一句话条目写进库，不存原文。

零第三方依赖，纯 Node（node:sqlite），不需要 Python、不需要额外数据库服务。

测试基线：开发与验证全部在 npm 方式安装的 DSH 上完成（npm i -g @deepseek-ai/dsh，浏览器打开 dsh web 的 GUI）。Electron 桌面版没有测过，不保证能用。 会话头部那个提炼指示器尤其依赖 npm 版才有的 webServer 载体；桌面版走 file:// + IPC，没有这条 HTTP 路由，指示器会自行降级成「不显示」，其它功能不受影响。

先算清楚成本，再决定装不装

这个版本会花你的模型调用费，主线不会。不是所有人都愿意为「记得更准」付这笔钱，所以摆在最前面说。

	主线 alice-memory	本支线
捕获时的模型调用	0 次	每次提炼 1 次 `chat/completions`
embedding 调用	有	有（一样）
默认每天最多调用几次	—	50 次
存进库的内容	每轮问答原文	LLM 提炼的一句话条目

一次提炼的用量大致是：

输入：固定指令约 400 token + 本次待提炼的对话原文（每轮截断：用户 500 字、助手 200 字，capture.max_turn_chars 可调）
输出：上限 max_tokens 2048，实际通常只有两三百 token

已有记忆不进提炼提示词——与库内是否重复由入库前的向量判重裁决（见下文「向量判重」），所以这笔输入不随记忆库变大而变贵。

按你主模型的价目表乘一下就知道多少钱。插件不预估、不代付、不兜底——费用直接记在你 settings.yaml 里那个 provider 的账上。

想改上限就设 capture.maxDailyExtractions。到达上限后当天不再提炼，池里的消息留到第二天，或者等重启。

怎么查今天花了多少次：alice-memory-llm status 会打出 today N/50 那行；这个计数存在 meta 表里，重启不清零。

安装后必须做的三件事

大部分人是把仓库地址直接丢给 agent 装的。如果你是那个 agent，装完请按顺序把下面三条走完，别停在第一步。

1. 必须有一个能用的 embedding key

向量召回依赖它。放进 $DSH_HOME/.env（默认 $DSH_HOME 是 ~/.dsh，被 DSH_HOME 环境变量覆盖）：

SILICONFLOW_API_KEY=sk-...

想换服务商就改 embedding.url / embedding.model / embedding.dimensions / api_key_env。换了模型等于全库重嵌，维度变了尤其麻烦，选之前想清楚。

2. 必须有一个在 `settings.yaml` 里声明过的 LLM provider

这是最容易踩的坑，单独开一节讲，见下面的它怎么知道用哪个模型。

一句话版本：插件从 $DSH_HOME/settings.yaml 的 llm-pi-ai.providers 里找 provider。如果你的主对话模型是「内置账号登录」那种（比如直接登 DeepSeek 官方账号），settings.yaml 里没有 provider 段，插件读不到它的地址，提炼会直接失败，日志里写 宿主 LLM provider 未找到。

这种情况你得自己在 settings.yaml 里加一个 OpenAI 兼容的 provider，或者用 capture.model 指定一个已配置 provider 下的模型名。

3. 重启 DSH，然后确认它真的跑起来了

插件是后端 cordis 插件，改完必须重启进程，没有热重载。

重启后验证（不用等，随时能看）：

alice-memory-llm status

看到这两行才算通了：

extract    cursor 3  |  today 1/50  |  entries 4
embedding  BAAI/bge-m3 @ https://... (key ok)

cursor (none yet...) 不算故障——说明还没有「一轮对话结束 + 静默满 idleMs」的完整窗口。安静十分钟再看。

真出问题就看后端 stderr，插件所有日志都带 [alice-memory-llm] 前缀：

$DSH_HOME/../../backend/logs/backend-*.log.err   # 具体位置取决于你的启动方式

它怎么知道用哪个模型（`inherit` 不是写死）

没有写死任何模型名、地址或密钥。 默认 capture.model = "inherit"，含义是「跟当前主对话一样」。三层来源：

要什么	从哪来	什么时候读
provider 和 model	`agent/pre-step` 事件里的 `modelSelection`	每一轮都刷新
`baseURL` 和凭证变量名	`$DSH_HOME/settings.yaml` 的 `llm-pi-ai.providers.<provider>`	每次提炼重新读盘，不缓存
真实密钥	环境变量 → `$DSH_HOME/.env` → `$DSH_HOME/.credentials.yaml` 的 `refs:`	每次提炼

由此得到几个直接后果：

你在 GUI 里换模型，下一轮提炼跟着换。 换了 provider 也一样，因为 provider 跟 model 是同一个事件里一起来的。
你手改 settings.yaml 里的 baseURL，下一次提炼立刻生效。 不用重启，因为每次 flush 都重新读文件。
缩进改了也不怕。 解析器按块结构读，2 空格、4 空格都认。
写死成具体模型名也支持。 capture.model = "workbuddy/hy4free" 这种，插件会按这个模型名去 providers 里找它属于哪个 provider，网关和凭证一起跟着换，不会出现「用 A 家的地址配 B 家的 key」。
主模型不在 providers 里就明确报错，不会瞎发。 宁可失败也不把你的 key 发到错的网关。

安装

dsh plugin --profile <你的 profile> add dsh-alice-memory-llm

国内网络加个镜像会快很多：--registry https://registry.npmmirror.com。

不想走 npm，也可以从 git 装（要求 GitHub 直连可达）：

dsh plugin --profile <你的 profile> add github:cycocyco/alice-memory-llm

想先看一遍代码，就链本地源码：

git clone https://github.com/cycocyco/alice-memory-llm.git
dsh plugin --profile web add file:/absolute/path/to/alice-memory-llm

要求 Node ≥ 24（node:sqlite 从 24 起稳定）。

和主线二选一。 两个包的 cordis.patch.yml 用不同的插件 id，同时装不会互相覆盖，但会各自跑一遍捕获和召回，记忆重复、调用翻倍，没必要。

从主线迁过来：直接换掉插件，不用迁数据。库是同一个，表结构兼容（本版启动时会给 memories 表补 memory_type / extract_meta 两列，老行保持 NULL，照常能被召回）。主线不知道这两列的存在，切回去也不会坏。

配置

默认值在 lib/config.mjs。要改就把 config.example.json 复制成插件目录下的 config.json（已在 .gitignore，不会被提交）。

{
  "data_dir": "",                    // 留空 = $DSH_HOME/alice-memory（与主线共用）
  "scope_id": "default",             // 多套记忆用不同 scope 隔离
  "api_key_env": "SILICONFLOW_API_KEY",
  "embedding": {
    "url": "https://api.siliconflow.cn/v1/embeddings",
    "model": "BAAI/bge-m3",
    "dimensions": 1024
  },

  // ↓ 这一块是本支线独有的
  "capture": {
    "enabled": true,
    "idleMs": 600000,                // 静默多久算空闲，默认 10 分钟
    "model": "inherit",              // inherit = 跟随主对话；也可写具体模型名
    "maxDailyExtractions": 50        // 每天最多调几次模型
  },

  "recall": { "limit": 3, "timeout_ms": 6000, "max_chars": 400 },
  "memory": { "hot_max": 3000, "warm_max": 12000, "half_life_days": 45 }
}

优先级：环境变量 > config.local.json > config.json > 内置默认值。

没有硬编码路径需要你填

代码里没有任何写死的盘符、用户目录或仓库路径。所有位置都从 $DSH_HOME 推导：

东西	默认位置	怎么改
记忆库	`$DSH_HOME/alice-memory/memories.sqlite3`	`data_dir` 配置项或 `ALICE_MEMORY_DATA_DIR` 环境变量
宿主 LLM 配置	`$DSH_HOME/settings.yaml`	跟 DSH 自己的位置走，插件只读它
密钥文件	`$DSH_HOME/.env`、`$DSH_HOME/.credentials.yaml`	同上
插件配置	插件目录下的 `config.json`	`ALICE_MEMORY_CONFIG` 可指到别处

唯一一个「填死的默认值」是 embedding.url 默认指向硅基流动——那是默认服务商地址，不是你的私人路径，换成任何 OpenAI 兼容接口都行。

你真正需要手填的只有两样：embedding 的 key（第一步）、以及 settings.yaml 里那个 provider 段（第二步）。这两样插件没法替你猜。

运行机制

消息进入
  → 粗筛（撤销命令 / 斜杠命令 / 纯应答词 / 纯标点 emoji / 自产文本 / < 3 字）
  → 通过则进内存池 pendingTurns（带轮次号，不落盘）
        ↓
  一轮对话结束 → 起 5 分钟闲置计时（每条新消息都会重置）
        ↓
  静默满 idleMs → 取 turnId > lastProcessedTurnId 的已完成轮次（原文按角色截断入池）
        ↓
  LLM 提炼（复用主对话模型，独立请求，prompt 只含原文与约束）
        ↓
  结构化条目数组（可以是空数组）
        ↓
  向量判重：近重复 / 同话题超量（similar_max）不进库；embedding 挂了放行
        ↓
  SQLite 单事务：写条目 + 推进游标 + 记一次提炼（全成功才提交）
        ↓
  发状态事件 memory-capture:start / :success / :failed
        ↓
  web GUI 会话头部的小指示器跟着转 / 变绿 / 自己消失

几个刻意的设计决定：

只处理已完成的轮次。 assistant 还在生成时到点触发，不会截断，那一轮留到下次。
失败静默重试，游标不动。 断网、超时、JSON 解析失败、DB 报错，一律回滚，下次空闲自动重提。失败也计一次额度，否则解析一直失败就会每 10 分钟重试到天亮。
空数组是合法输出。 没值得记的就 []，照样推进游标、照样报 count=0，不硬凑。
只存条目，不存原文。 池里的原文不落盘，进程一崩就丢，接受这个损失，不做启动补提，也不做崩溃恢复。
向量判重在入库前，不在提示词里。 提炼结果先算向量（入库本来就要算的），与热区/温区索引比对：top1 相似度 ≥ near_dup 判近重复跳过；相似度 ≥ similar_floor 的条数 > similar_max 视为该话题已被反复记过，不再进；同批内换说法的重复也只留第一条。embedding 挂了整道闸放行（fail-open）——判重是省钱优化，不能变成丢记忆的闸门。措辞一变的重复现在拦得住；重复、过时、错误的清理仍由你自己开库做。
没有串行队列。 提炼请求走独立通道，绝不跟主对话请求排队。

提炼指示器（只在 web GUI 里有）

提炼是后台动作，用户看不见它在忙。所以插件带了一个客户端半边，在会话头部的 View 标签行右侧显示一个小转圈：

时刻	样子
提炼开始	转圈 + 小字「记忆生成中...」
提炼成功	小字消失，圈变绿，停 1 秒后渐隐
提炼失败	什么都不说：圈不变绿、不报红、不弹通知，直接渐隐
平时	不存在，页面上一点痕迹都没有

链路很短：宿主半侧在提炼事件上把状态推给自己的一条 SSE 路由 GET /alice-memory-llm/status（只认 loopback，text/event-stream，连上来先收一份当前快照），浏览器半侧 client.js 订阅它。状态只在内存里，进程重启后必然从 idle 开始。

位置不是随便挑的：会话头部内核只给了 conversation.session.header.utilities 插槽（标题行右端），而 View 标签行没有插槽。所以客户端把宿主元素插进 [data-conversation-tabs] 的父节点、排在「更多视图」按钮之后；单视图会话没有标签行时退回插槽内联。没有 webServer 的载体（桌面版 file:// + IPC）自动降级成「没有这个 UI」，其它功能一律照旧。

失败为什么不留痕？记忆提炼是可重试的后台动作，失败会自动重提；把失败做成红色提示只会制造焦虑，而用户对这件事本来无能为力。

prompt 结构

只有原文与约束，没有参考块——与库内是否重复交给向量判重裁决，提示词不随记忆库变大：

【本次待提炼的对话原文】
turn 11 [user]: ...
turn 11 [assistant]: ...

【禁止提取清单】
- 寒暄、应答词、追问、纯问句、情绪表达
- 助手自己的操作汇报与进度说明
- 助手对当前任务的技术解释、原理说明
- 只对本次任务有效的中间结论

【任务】
只认三类来源：用户明确表达的偏好 / 用户交代的长期事实 / 双方拍板或用户做出的纠错。
助手说了什么不算记忆，除非用户当场确认采纳。

输出：

{"items":[{"content":"一句话记忆","type":"preference|fact|decision|correction","confidence":0.9,"source_turn_ids":[11,13]}]}

数据与隐私

一个数据目录只有一个库文件：<data_dir>/memories.sqlite3，WAL 模式。正文、向量、墓碑、FTS 全在同一个 SQLite 里，单事务写入。

memories 表在本支线新增两列：

列	说明
`memory_type`	`preference` / `fact` / `decision` / `correction`，仅提炼条目有值
`extract_meta`	JSON：`confidence` 和 `source_turn_ids`

source 列区分来源：extracted（本版提炼）、manual（手动记）、auto（主线规则捕获的历史行）。

两处会出网，说清楚：

embedding：正文会发给你配的 embedding 服务商。不想外发就换本地模型，或把 embedding.url 指到自己的网关。
提炼请求：会给你的主对话模型发一次独立请求，请求体里带这批待提炼的对话原文。原文只是过路，不落盘、不进库，但它确实离开了本机、送到了你配置的那个 base_url。

脱敏：入库前会擦 sk-、ghp_、github_pat_、xoxb-、AKIA、Bearer、JWT、长 hex、base64 块、-----BEGIN ... PRIVATE KEY-----。这是兜底，不是保险箱——别指望它挡住所有形态的密钥。

数据全在你自己的机器上，插件不上传、不统计、不带任何遥测。.gitignore 已排除 *.sqlite3*、config.json、.env。

召回（与主线完全一致）

用户这轮的话
   └─ embed（带 6s 超时）
        ├─ hot + warm 内存扫描（一块连续 Float32Array，worker 线程里跑）
        ├─ FTS5 全文（永远跑，很便宜）
        └─ 命中不足 → worker 扫全库冷层（900ms 预算，200k 条上限）
   └─ RRF 融合（k=60，向量 1.0 / 全文 0.35 / 冷层 ×0.8）
   └─ top-K 回表 → 注入上下文

热度不进 SQL。 存 heat0 / reinforced_at / half_life_days，衰减在 JS 里现算。
分层是硬约束。 hot_max 3000、warm_max 12000，超了按热度往下压。
双阈值滞回。 hot 进 0.6 / 出 0.4，warm 进 0.3 / 出 0.15。
只有真的被注入上下文才强化。 候选集里没用上的不加热度。

实测（Windows 11 / Node 26 / 1 万条 × 1024 维）：热区向量扫描 20–30ms、FTS5 约 3ms、端到端召回 289ms，大头是 embedding 网络往返（200–380ms）。

工具

工具	什么时候用
`alice_memory_save`	用户说「记一下」——手动存一条，绕过全部粗筛和提炼，默认 pinned、不衰减
`alice_memory_recall`	用户说「回忆一下」「之前那个」——主动检索
`alice_memory_forget`	用户说「删掉关于 X 的记忆」——按 id 或子串删，同时删向量、写墓碑
`alice_memory_prune`	用户说「清理记忆」——列出长期没被召回的冷记忆，默认只预览，带 token 或 `force` 才真删

CLI

排查问题比翻日志快：

alice-memory-llm status                    # 条数 / 分层 / 游标 / 今日提炼次数 / key
alice-memory-llm doctor                    # 真发一次 embedding 探活
alice-memory-llm recall "上周说的那个方案"   # 看召回结果和耗时分解
alice-memory-llm remember "以后都用 pnpm" --title 包管理
alice-memory-llm forget --id <id>          # 或 --query <子串>
alice-memory-llm prune --days 90           # 只预览
alice-memory-llm prune --days 90 --token <t>   # 真删
alice-memory-llm sweep                     # 立刻跑一次热度分层
alice-memory-llm backfill                  # 补 pending 向量
alice-memory-llm export dump.jsonl

--dir 可以把整套库指到别处试跑，压过环境变量，不会碰你正在用的库。

排查

症状	原因	怎么办
`status` 里 `cursor (none yet...)` 一直是空的	还没有「一轮结束 + 静默满 `idleMs`」的窗口	安静待够 `idleMs`；对话期间计时会被每条消息重置
日志里 `宿主 LLM provider 未找到`	`settings.yaml` 没有 `llm-pi-ai.providers` 段	加一个 provider，或用 `capture.model` 指向已配置的模型
日志里 `缺少凭证 XXX`	环境变量、`.env`、`.credentials.yaml refs` 三处都没有	把 key 放进其中一处
日志里 `extractor returned no content`	模型把正文写进了 `reasoning_content`，或 `max_tokens` 被推理吃光	已做兜底读取；仍失败就调高 `max_tokens` 或降低推理强度
日志里 `extractor JSON parse failed`	模型没按格式输出	每次失败都会重试，且计入当日额度；连续失败说明这个模型不适合干这活
提炼一直不触发但游标在涨	正常	游标只增，说明在推进；条目为 0 说明那批确实没值得记的
`SQLITE_BUSY`	多进程写同一个库	启动已设 WAL + `busy_timeout=5000`，正常情况下不会出现

开发

node --test test/     # 43 个用例，约 3s，不联网

测试全程 mock：FakeEmbedder 给确定性 hash 向量，test/extract.test.mjs 用假 transport 模拟提炼，test/plugin.test.mjs 起一个真的本机 http 假网关，把插件 apply() 跑一遍端到端。

test/upgrade.test.mjs 守升级路径：造出 v2 的双库布局（正文库 + 独立 vectors.sqlite3），验证打开即并库、老文件进 legacy/、反复启动不产生第二份、维度或模型变了的老向量被打回 pending。

插件结构：

index.mjs               插件入口：hook 挂载、四个工具、定时器
cli.mjs                 命令行
lib/config.mjs          配置合并 + 路径与 key 解析
lib/http.mjs            原生 http/https 传输
lib/store.mjs           SQLite：建表、写入、检索、分层、清理
lib/migrate.mjs         单文件库收束：旧双库并库、散落库导入
lib/vector-index.mjs    热区连续缓冲 + worker 调度
lib/vector-worker.mjs   worker：热区扫描 + 冷层全库扫
lib/embedding.mjs       HTTP embedding（可换 Fake）
lib/search.mjs          RRF 融合
lib/recall.mjs          召回 + 超时降级
lib/heat.mjs            热度与分层
lib/capture.mjs         粗筛规则 + 向量 backfill
lib/pool.mjs            待提炼池、空闲 debounce、flush 编排
lib/extractor.mjs       主模型连接解析、提炼 prompt（原文+约束）、JSON 解析
lib/dedup.mjs           入库前向量判重：近重复 / 同话题超量不进库，fail-open
lib/extraction-store.mjs 单事务写条目 + 游标 + 每日计数

为什么 HTTP 不用 `globalThis.fetch`

DSH 后端会把全局 fetch 换成自己的实现（globalThis.fetch = carrierFetch）。在它下面用 fetch 发提炼请求，会拿到 200 但解析不出 choices[0].message.content，日志表现为「每 5 分钟一条 extractor returned no content」，游标永远不动。同一个网关、同样的 payload，在插件进程外手搓能成功——差别只在那个被替换掉的 globalThis.fetch。

所以 lib/http.mjs 直接用 node:http / node:https 原生 socket，绕开宿主替换。embedding 也一样。

更新日志

见 CHANGELOG.md。

License

MIT

alice-memory-llm

安装

README

alice-memory-llm

先算清楚成本，再决定装不装

安装后必须做的三件事

1. 必须有一个能用的 embedding key

2. 必须有一个在 `settings.yaml` 里声明过的 LLM provider

3. 重启 DSH，然后确认它真的跑起来了

它怎么知道用哪个模型（`inherit` 不是写死）

安装

配置

没有硬编码路径需要你填

运行机制

提炼指示器（只在 web GUI 里有）

prompt 结构

数据与隐私

召回（与主线完全一致）

工具

CLI

排查

开发

为什么 HTTP 不用 `globalThis.fetch`

更新日志

License

相关插件

hindsight (coding-agents)

OpenViking (dsh-memory-plugin)

MemOS (memos-local-plugin)

ReMe (dsh)

安装

README

alice-memory-llm

先算清楚成本，再决定装不装

安装后必须做的三件事

1. 必须有一个能用的 embedding key

2. 必须有一个在 settings.yaml 里声明过的 LLM provider

3. 重启 DSH，然后确认它真的跑起来了

它怎么知道用哪个模型（inherit 不是写死）

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配置

没有硬编码路径需要你填

运行机制

提炼指示器（只在 web GUI 里有）

prompt 结构

数据与隐私

召回（与主线完全一致）

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2. 必须有一个在 `settings.yaml` 里声明过的 LLM provider

它怎么知道用哪个模型（`inherit` 不是写死）

为什么 HTTP 不用 `globalThis.fetch`