DSH知识图谱记忆助手

Graph Memory

DSH 知识图谱记忆插件：压缩上下文 75%，跨会话经验复用。

📖 介绍

Graph Memory 是一个 DeepSeek Harness 原生记忆插件，由 adoresever 创建维护，8 位贡献者参与。它通过知识图谱 + 记忆系统，从对话中提取结构化三元组，压缩上下文 75%，支持跨会话经验复用。

GitHub 星标 591，MIT 开源协议，当前版本 1.6.0-beta.13。

✨ 亮点

1. 上下文压缩 70.58%：20 轮对话首请求从 56,998 tokens 降至 16,769 tokens
2. 消息数压缩 85.96%：从 171 条降至 24 条
3. 知识图谱：TASK、SKILL、EVENT 节点指向原始用户问题和最终可见答案
4. 跨会话回忆：新鲜 DSH 会话中自动召回相关历史
5. 轻量提取：仅提取用户问题和最终答案，不摄入推理/工具记录
6. 持久记忆：本地 SQLite，稳定来源，跨会话跨项目回忆
7. 失败隔离：无效提取被隔离，前台对话继续，坏数据不修复不持久化

🎯 核心功能

📦 安装方式

# 从 GitHub 安装
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:adoresever/graph-memory

# 验证安装
npx @deepseek-ai/dsh --profile web --dump-config

# 启动 DSH Web
npx @deepseek-ai/dsh web

确认 Settings → Plugins 下 graph-memory/dsh 已激活。默认数据库：$DSH_HOME/graph-memory/graph-memory.db

📊 基准测试

20/20 场景轮次通过 · 19/20 结构化提取成功 · 42 节点 · 55 边 · 42 向量

📊 技术栈

• 语言：TypeScript 93.2% + JavaScript 6.8%
• 协议：MIT
• 贡献者：8 人
• 要求：Node.js 22.13+

📝 总结评价

Graph Memory 是 DSH 生态中最成熟的知识图谱记忆插件，591 星标和 8 位贡献者说明了它的价值。它解决了长对话上下文过载的核心痛点——通过知识图谱压缩上下文 70.58%，同时保持精确来源回忆。跨会话经验复用让 agent 越用越聪明。基准测试数据扎实，124/124 自动化测试通过。对于需要长期记忆和上下文优化的 DSH 用户来说，这是必备插件。

GitHub： https://github.com/adoresever/graph-memory
Stars： 591 ⭐