33moren33/dsh-memory-pyramid
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Timeline memory for DeepSeek Harness (dsh): append-only fact log + agent-maintained summary pyramid, fixed reading budget at any scale. 给 dsh 补上带时间轴的无限记忆
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DSH金字塔记忆 dsh生态,零依赖,即插即用 通过本地对话文件,生成记忆金字塔,自带寻址 给 DeepSeek Harness (dsh) 补上带时间轴的、无限记忆 Agent自维护,一万条记忆,开局仍最多只读 96 行,固定token 快速开始 · 金字塔记忆结构 · Roadmap = 19" / Fable 5 辅助 中文 English 装上之后,模型每次自动注入“金字塔”记忆;攒多之后,视图自动压成金字塔形: 越靠近现在越是原文,越老越粗——但 原文一条都没丢 ,随时可以下钻回去。 金字塔记忆结构 每记满两条事实,agent 就继续往上层进行摘要总结一次;两行这样的话再凑满一对,就写一行更粗的。每往上一层块数减半,形状就是一座塔: 开局那份视图,就是沿着塔 斜着下楼梯 :去年的事读塔尖一行,上个月的隔一块中层砖,昨天的直接站在塔基逐字读。塔基永远不动——粗砖只是地图, memory zoom 两行就下到原文。所以记忆涨十倍,开局要读的行数一行不多。 形状来源 :金字塔形状参考自 Victor Taelin 的 OptMem极简记忆理念。真正实现在 dsh 里自己探索、摩擦出来的,目前在致力于更加完善的记忆机制- (记忆与对话事实链接、面板、后台并行) ——见后续路线图。 常见记忆机制比较 切哪根轴 记的是 agent-instructions (AGENTS.md 门规链) 空间 在哪个目录下该守什么规矩 检索式记忆(RAG 一类) 相关性 跟当前问题像的东西 dsh-memory-pyramid 时间 先后发生过什么、当时为什么那么定 三轴正交、可以叠着用。官方目前只占了空间轴, 时间轴整根空着 ——这就是本插件的落点。 目前仅串行,agent自主决定工具调用, 没有任何后台进程 。 项目后续更新路线图:1. 并行后台结算 (写记忆交给专职分身,主线一个字的注意力都不付,特定token与对话数后,后台更新记忆)2. 记忆看板 (人用时也能看到,管理项目记忆,金子塔式的直观可视化)3. 唯一对话事实事实层 绑定回溯,点一条跳回产生它的那段对话,看到记忆的全生命周期。 特性 金字塔机制 - 事实一行 ≤280 字节,只追加、永不修改;摘要由 agent 记录时顺带维护——无后台进程、无定时器 - 固定阅读预算:装得下就一点不压缩,装不下越老越粗、 从不截断 - 摘要写坏有正式重画通道( memory forget ),并连坐丢弃由它推出的更粗摘要 🔧 dsh 原生适配 - 原生 dsh 插件积木 ,不是外部命令行,脚本——不需要 shell 权限 - 注入通道是拿真实账单选出来的 :视图放系统提示词会打爆 prompt cache,改走官方动态上下文通道后整场命中率 40%→91%(下文有对账表) - 会话区间锚点 :每条事实记下它蒸馏自哪段对话…
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volcengine/OpenVikingSelf-evolving Context Database for AI Agents. Unify Agent Memory, Knowledge RAG and Skills.
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titanwings/colleague-skill将冰冷的离别化为温暖的 Skill,欢迎加入数字生命1.0!Transforming cold farewells into warm skills? It's giving rebirth era. Welcome to Digital Life 1.0. 🫶
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