插件

LLM-supervised persistent memory for AI agents — graph-based recall, cross-session knowledge, single binary. Works with DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw, and any agent runtime.

Mnemon 深度集成：本地三层记忆（Runtime Memory、可检索 Documents、受监督 Memory Spaces）。

给所有 AI 工具和 Agent 共用的一层记忆：注入 Context Bundle、提示时检索、MCP 工具与回合结束 DSH 线程捕获。

Markdown 笔记的双知识图谱 RAG：前置依赖 + 相似关联双图（P/S-Agent 遍历）、段落级匹配、ngram/embedding 混合检索、显式权重反馈闭环，以 MCP 接入。

基于代码库知识图谱的 read_graph 工具（CONTAINS / EXPORTS / IMPORTS / IMPORTS_SYMBOL 关系）。

拾光记忆引擎（SGME）桥接：多智能体共享长期记忆（HTTP）—— L0/L1/L1.5/L2 分层提炼、按场景注入、统一检索、主动关怀信号（memory_search / wiki_search / signal_pull / signal_claim / signal_ack），npm 包名 `dsh-sgme`。

向量+图记忆后端：observe/remember/search/recall 四个工具对接本地 memoria 服务，HNSW 语义召回 + FTS5 关键词 + 知识图谱信号经 RRF 融合排序，回合结束自动写入，按 Agent 命名空间隔离。