memory-lattice

dsh plugin --profile web add memory-lattice

忆枢 memory-lattice






带艾宾浩斯遗忘曲线的 DeepSeek Harness（DSH）记忆插件。

与「记了就不忘」的传统记忆插件不同，忆枢的记忆有生命周期：短期记忆会过期，长期记忆要复习，久不用会沉睡，人格从记忆里长出来。

English

A DSH (DeepSeek Harness) memory plugin whose memories have a lifecycle — instead of storing everything forever:

short-term memories expire after 48h, long-term ones are rescheduled by Ebbinghaus / SM-2 curves,

and rarely-used ones fall asleep (revivable) rather than silently eating your context budget.

Long-term writes stop in an approval center — the agent cannot approve on its own.

Local-first, no external services — the only runtime dependency is DSH's own host-provided @deepseek-ai/schemastery; everything else is node:sqlite + self-built BM25 / vector index. MIT.

适用范围：单用户、本地 DSH profile。安全边界与非目标（不做 OS 级隔离、不防同用户进程、不做静态加密）见[威胁模型](#威胁模型适用--不适用)。

特性

• 会忘：短期记忆 48h 过期；长期记忆按 SM-2 调度复习（1d→3d→7d→…），到期未复习按池半衰期衰减，跌破阈值沉睡归档（可一键唤醒）。
• 要过审：LTM 写入与 STM 晋升都停在审核中心，人工批准才生效；Agent 的 systemPrompt 里有「禁止自行批准」红线。
• 会想：每轮对话按你当前这句话自动召回相关记忆注入（只取审核过的长期记忆，带「这是数据不是指令」边界）；BM25 + 本地向量语义双通道。
• 会长：人格画像从长期记忆里低频重新合成，版本化快照 + 证据链 + 一键否定。
• 可带走：加密导出（AES-256-GCM）、增量备份、导入预览、按类型保留策略、整库清除。
• 删错了能找回：删除一律先确认、再进回收站；回收站里能恢复到删除前的状态（软删除，不是终态）。
• 运行时只依赖 DSH 自家包：唯一的依赖是 @deepseek-ai/schemastery（由宿主提供）；检索为 node:sqlite + 自研 BM25 / 向量索引，内置 UI 跟随 DSH 主题。

安装

插件已发布到 npm，每个 Release 也挂了预构建 tarball —— 正常安装不需要本地编译。

① 命令行（推荐）

dsh plugin --profile desktop add memory-lattice

它同时是个标准 npm 包（npm 页面上的 npm i memory-lattice 装的是同一份），

但要让 DSH 加载它就得走宿主插件管理器 —— 直接 npm i 到某个目录，DSH 不会认。

装指定版本、或不想经 npm，直接用 Release 里的预构建包（不用执行构建脚本）：

dsh plugin --profile desktop add https://github.com/Lumivox-wiz/memory-lattice/releases/download/v0.2.12/memory-lattice-0.2.12.tgz

从源码装也可以（包管理器会询问是否执行构建脚本，选允许）：

dsh plugin --profile desktop add github:Lumivox-wiz/memory-lattice

desktop 是 profile 目录名（DSH Desktop 客户端加载 profiles/desktop；dsh web 用 profiles/web，

另有 headless）。装到别的 profile 会「命令报成功、客户端里却没有」。

DSH Desktop 的 profile 由客户端自己管理：命令行装完若在界面里看不到，改在客户端内

设置 → 插件 里添加同一个包名或地址。profile 名不是 desktop 的按实际替换。

② 手动部署（Windows 脚本）

git clone https://github.com/Lumivox-wiz/memory-lattice.git
cd memory-lattice
pwsh -File deploy.ps1          # 拷贝进 profile + 注册 bundle（DSH_HOME 或 ~/.dsh）

不需要 npm ci：lib/client.js 已随仓库提交；运行时除 DSH 自家包（@deepseek-ai/schemastery，宿主提供）外无其他依赖（node:sqlite + 自研检索）。

npm ci 只在你要跑测试或改代码时才需要。

然后完全退出 DSH Desktop（含托盘）再启动——客户端 bundle 按 URL 缓存在内存里，热重载换不掉。启动后：设置 → 「忆枢记忆」、侧栏底部 🧠 入口。

截图

记忆星云 · 配置 / 数据控制

 · 

星云图是纯 canvas 手写的 3D 透视投影（分簇 / 自转 / 拖拽旋转 / 单击聚焦），没有图表库依赖。

核心模型

层 · 内容 · 生命周期 · 入口

短期记忆 STM · 原始事件、近期上下文 · 默认 48h，被召回命中即晋升 · 每轮对话自动捕获（LLM 蒸馏可选，失败自动降级为原始摘要）

长期记忆 LTM · 蒸馏后的稳定记忆 · SM-2 调度：强化拉长间隔（1d→3d→7d→…），久不复习按半衰期衰减 · 晋升/写入后进审核中心，批准才生效

沉睡区 · 衰减到阈值以下的记忆 · 不删除，可被唤醒复活 · 召回与图谱不可见，UI 一键唤醒

人格 Persona · 特质/偏好/目标/决策风格 · 低频（默认 24h）从 LTM 重新合成，版本化快照，UI 看成长时间线 · 自动 + 手动合成按钮

• 检索：IDF 加权 BM25（k1=1.2, b=0.75，查询归一化）。不是 bigram 重叠计数——

重叠计数会让「查询越具体、得分越低」，长问句被 minScore 整体滤掉。BM25 下罕见词权重高、

文档长度归一、长短查询可比；查询侧另有停用词与单字过滤（dsh-purge 同时索引拆分形态）。

分数再开平方拉平尺度（纯单调变换，排序不变），并加「相对证据门槛」：命中的词里至少有一个

要承担查询最强信号的 1/3，只靠泛词沾边的不收。

• 强化节奏：命中质量按「距上次复习多久」给分——刚聊过的 q≈2（只算重复），隔两周 q≈3.7。

已有软上限（strength>2.5 增益递减）与「已很强 + 6 小时内重复命中」的召回折扣，防回声室。

• 去重只对 LTM 生效，阈值 0.85：STM 是草稿层，重复是它的常态；相似未达阈值时照常新建并记

near-dup 日志（污染可逆），不再把不同事实拼进同一张卡。

• 强化有软上限：强度超过 2.5 后增益递减；已很强（>2）且 6 小时内再次命中的卡在召回时打折——

防止「回声室」（同几条记忆把所有召回位次占死）。

• 召回质量 = 相关性 × 记忆强度 × 到期加权：该复习的记忆借召回完成一次「复述」并强化——用得越多的记忆越牢，久不用的自然淡去。
• 自动召回注入：每次提示词组装时按当前这轮的用户消息检索，把最相关的几条贴进 systemPrompt（带字符预算与「另有 N 条未展开」标注）。三条纪律：噪声闸门（寒暄/短句不联想）、重复抑制（同一批不重复注）、核心层优先。
• 池半衰期（参考 dsh-chain 的分池遗忘）：特质/偏好/目标属核心层，永不衰减；决策/教训/事实 365 天；知识 120 天；事件 20 天。
• 工作记忆：从你的话里认出待办与承诺（纯正则，零模型调用），最多 3 条、3 天没提起自动过期、「做好了」就销项；不进记忆链、不上星云。
• 夜巡报告：每天 18 点后自动生成一份审查报告（久未命中 / 疑似重复 / 矛盾候选 / 将被遗忘 / 未归类 / 待办残留），只列线索不改数据，概览页可查看。
• 元记忆 memory_about：「关于 X 我知道什么、多可信」——命中次数、被确认次数、强度、生命周期、入库天数、邻居数；只读，不触发强化。
• 审核红线：LTM 写入一律停在待审（auditMode 可配 none 免审）；Agent 的 systemPrompt 里注入了「禁止自行批准」的强制规则。
• 记忆云图：3D 透视星云（参考 dsh-chain），按类型分簇、发光、慢速自转，节点大小 = 记忆强度；拖空白旋转 / 拖节点整理 / 滚轮缩放 / 单击聚焦。
• 除 DSH 自家包外无其他运行时依赖：node:sqlite + 自研 IDF/BM25 检索；UI 跟随 DSH 原生主题变量。

工具（Agent 侧）

工具 · 说明

memory_recall · 检索 + 自动强化命中（一次复习）

memory_write · 主动写记忆；layer=ltm 进审核中心，layer=stm 直达短期层

上手示例

装好之后，下面这条链路是完整可跑的：

① 聊两句，让它记住你

正常对话即可。说过的话会进短期记忆；开启「蒸馏」后由模型压成精炼条目（默认关，开启需选 Provider）。

② 去审核中心放行

侧栏底部 🧠 → 审核。新写的长期记忆都停在这里待审，点「批准」才生效。

不想每次点，可以在宿主设置里把审核模式改成 none（免审）—— 代价是你不再逐条把关。

③ 看它有没有真的记住

在对话里问一句跟之前说过的话相关的问题，比如：

我之前说的那个部署问题是什么来着？

它会自动检索并把相关记忆贴进上下文（你能看到注入的条目）；你也可以直接说「查一下关于部署的记忆」触发 memory_recall。

④ 确认记忆在按节奏走

概览页能看到各层条数、强度分布与遗忘曲线；记忆卡片的「复习次数 / 命中次数 / 下次复习时间」会随使用变动。

⑤ 想带走

配置 → 备份 → 「立即备份一次」（或开自动定时备份）。要加密就填口令（≥8 字符）——忘了无法恢复。

换机器：把备份文件拷过去，在导入 / 迁移里选它 → 预览 → 执行。

⑥ 删错了能找回

删除一律先弹确认框，确认后进回收站。回收站是标签栏里的独立选项卡，里面能恢复到删除前的状态。

命令行玩家也可以不碰界面：

node tools/import-export.mjs --export backup.json                       # 导出
node tools/import-export.mjs --import backup.json --mode merge --dry-run  # 预览导入

两种语义召回

BM25 是字面匹配，「换个说法就召回不到」是结构性死角。两条互补通道：

通道 · 原理 · 出站 · 默认

本地向量（`vectorRe

…(truncated)