DeepSeek Harness 插件Manifest 有效

graph-memory

适用于 DeepSeek Harness 的可追溯、可检索跨会话知识图谱记忆插件。

视觉与图像UI 与效率开发者工具浏览器与 Web安全与策略Skills 与工作流远程执行

584GitHub Stars85Fork 数更新于2026-08-31

源码

安装

$ dsh plugin --profile web add \

插件能力与用途

基于公开仓库快照由 AI 辅助整理，内容必须有源码依据；它不等同于兼容性验证或安全验证。

源码有据

Graph Memory 是原生集成于 DeepSeek Harness 的本地优先跨会话记忆与上下文引擎。它将对话历史结构化为类型化知识图谱（包含 TASK、SKILL、EVENT 节点及其关联边），通过向量检索、FTS5 全文搜索、社区发现以及个性化 PageRank（PPR）实现精准的局部子图召回，替代全量历史上下文回放。

核心能力

基于本地 SQLite 的持久化跨会话记忆存储
结合向量语义检索与 FTS5 词法匹配的双路召回机制
基于社区发现与个性化 PageRank (PPR) 的图谱拓扑排序
集成 DSH 压缩引擎，在压缩上下文的同时保留源消息溯源信息
提供 gm_record、gm_search、gm_status 等原生 DSH 记忆管理工具
支持带演练模式（dry-run）的可配置消息保留策略

适用场景

跨会话沉淀与复用开发方案、报错排查记录与任务经验
在长对话中压缩模型上下文，大幅减少 Token 开销
构建具备长期记忆与技能依赖图谱的自主智能体工作流

适合谁

需要持久化跨会话记忆的 DeepSeek Harness 用户
探索智能体长期记忆与图谱召回机制的 AI 开发者
要求数据本地存储、注重隐私的企业与个人开发者

文档中可确认的限制

自动图谱抽取质量依赖辅助大模型的输出稳定性
Pro 视觉工作台目前为只读卡片快照，尚未实现 2D/3D 图谱及拖拽上下文注入
语义向量检索需要配置外部嵌入模型端点，未配置时自动回退为 FTS5 检索

DSH 兼容性

DSH Plugin 针对具体版本记录的运行验证证据。没有结果只代表我们尚未测试，不代表不兼容。

尚未测试目前还没有发布运行兼容性测试结果。

安全信号

来自包元数据和源码检查的客观信号。这些信息用于辅助判断，不代表绝对安全保证。

依赖数量

package.json 声明了 1 个运行依赖、5 个开发依赖、3 个 Peer 依赖和 0 个可选依赖。

信息

已声明 DSH Bundle

package.json 中声明了 DSH Bundle 元数据。

信息

已声明许可证

GitHub 报告该仓库许可证为 MIT。

信息

已获取 package.json

已获取仓库根目录 package.json，可用于 Registry 元数据检查。

信息

源码可用

本次 Registry 快照已获取公开 GitHub 源码元数据。

信息

来源与 Registry 记录

展示此条目的公开来源、Registry 分类与最近一次源码检查信息，并与运行验证结果明确分开。

源码仓库: adoresever/graph-memory
Registry 来源: GitHub · dsh-plugin topic
Registry 分类: Plugin
源码检查: bc5c0dd · 2026-08-31

本页面基于公开源码信息独立收录。DSH Plugin 与 DeepSeek 及插件作者均无隶属关系；安装前请始终以作者仓库中的最新说明为准。

仓库活跃度

GitHub Stars: 584GitHub stars
Fork 数: 85
未关闭 Issue: 12
最近提交: 2026-08-31
最近发布: 2026-03-18