- Language
- Python
- License
- Apache-2.0
- Branch
- main
agent-memoryagentic-aiaichatsclawdbotclawdbot-skilldeepseek-harnessdsh
Provides cross-session long-term memory for DeepSeek Harness, automatically retrieves local EverOS history and saves conversation logs; normal conversations remain unaffected if EverOS fails.
$ dsh plugin --profile web add github:EverMind-AI/EverOS/examples/dshRun the command above in your terminal to install this plugin via the dsh CLI. You can switch Profile in the top-right corner. New to dsh? Read the beginner tutorial
EverOS 为 DeepSeek Harness 提供跨会话的长期记忆，让 AI 助手记住你之前在其它会话里说过的话、做过的事。本地优先运行，所有对话轨迹保存在你自己的 EverOS 服务里。
<everos_memory> 标签把检索到的内容隔离开，反向阻止历史记忆操纵模型，且插件自身的注入不会被再次保存cordis.patch.yml 注入名为 everos-memory 的插件；监听 agent/pre-step、agent/turn-stopping、session/disposed 三个 DSH 钩子驱动 Recall / Capture / Flush 三阶段在多个 DSH 会话间复用上下文，例如希望 AI 记住你的代码偏好、历史项目经验或工具使用习惯。需要在本地装好 EverOS 服务（uv tool install everos && everos init），否则插件会尝试自动拉起一个。当处理敏感仓库时请先评估 EverOS 的存储和模型提供商配置，因为它会把对话轨迹落库。
| 依赖 | 最低版本 | 说明 |
|---|---|---|
| DeepSeek Harness | 0.1.0-rc.6+ | 由 dsh-agent / dsh-llm / dsh-session 三个 peer 依赖锁定在 >=0.1.0-rc.6 <0.2.0-0 |
| Node.js | ^22.19.0 || >=24.0.0 | 来自 package.json 的 engines.node 字段 |
| 平台 | 跨平台 | 全部依赖 Node.js 内置模块，无原生绑定 |
| 原生模块 | 无 | 仅使用 node:child_process、node:crypto、node:os、node:path 等内置 API |
dsh plugin --profile web add github:EverMind-AI/EverOS/examples/dsh
| 配置 | 类型 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|---|
| baseUrl | 字符串 | EverOS 服务地址，未写协议头会自动补 http://，尾部 / 会被去掉 | http://127.0.0.1:8000 |
| apiVersion | 字符串 | API 路由协商；auto 先试 v2，命中 404 再回退 v1；也允许强制 v1 / v2 | auto |
| appId | 字符串 | EverOS 应用分区标识，所有写入和检索都带上它 | dsh |
| projectId | 字符串 | 项目分区标识，留空则由工作目录名 + 路径哈希自动派生 | 工作目录派生 |
| userId | 字符串 | 用户记忆的所有者，留空取 USER / USERNAME 环境变量，再不行取系统账户 | 系统账户 |
| agentId | 字符串 | 智能体记忆的所有者，留空则取 DSH 智能体预设名 | DSH 预设 |
| recallMethod | 字符串 | 检索方式：keyword 仅需 LLM；vector / hybrid / agentic 需 EverOS 配齐 Embedding 与 Rerank 凭据 | keyword |
| queryN | 数字 | 召回查询混入的最近用户消息条数 | 3 |
| queryMaxChars | 数字 | 召回查询字符串的字符上限 | 2000 |
| recallTopK | 数字 | 每个所有者轨道（用户轨 / 智能体轨）的返回条数上限 | 5 |
| recallMaxChars | 数字 | 注入到上下文的记忆块字符上限 | 12000 |
| recallTimeoutMs | 数字 | 单次检索的超时（毫秒） | 5000 |
| captureTimeoutMs | 数字 | 落库请求和批量整理请求的超时（毫秒） | 15000 |
| captureMaxChars | 数字 | 单条消息的字符上限，超出会被截断并打上截断标记 | 50000 |
| flushIdleMs | 数字 | 捕获到一轮新事件后，空闲多久触发批量整理（毫秒） | 30000 |
| flushTokenThreshold | 数字 | 累积 Token 估算达到此值立刻触发批量整理 | 12000 |
| flushMessageThreshold | 数字 | 累积消息条数达到此值立刻触发批量整理 | 50 |
| flushMaxDelayMs | 数字 | 非空缓冲区最长保留多久（毫秒） | 300000 |
| flushOnSessionSwitch | 布尔 | 切到新会话前是否先把同工作区的其它待整理会话整理完，保证读到的记忆是最新的 | true |
| autoStart | 布尔 | 检测到本机 EverOS 不可用时是否自动拉起（仅限环回地址） | true |
| startCommand | 字符串 | 自动拉起 EverOS 的命令行，按空白拆分、不走 shell | everos server start |
| everosDir | 字符串 | 自动拉起命令的工作目录 | 进程目录 |
| readinessTimeoutMs | 数字 | 自动拉起后等待 EverOS 健康检查通过的总超时（毫秒） | 60000 |
| readinessIntervalMs | 数字 | 自动拉起时的健康检查间隔（毫秒） | 1000 |
兼容写法：以上所有字段也支持通过
EVEROS_DSH_*环境变量设置（详见 README），或在 DSH Cordis profile 的config块里以 YAML 形式写入。
Q: 装上就能直接用吗？
A: 还需要本机已经安装并初始化好 EverOS（uv tool install everos && everos init）。否则插件会尝试自动拉起一个本地进程（仅限环回地址）。EverOS 1.2.3 支持关键字召回这条基础路径；想用批量落库优化则需要更新到带 defer_extraction 能力的 EverOS 版本。
Q: 数据存在哪里？会不会自动上传到云端？
A: 原始对话数据保存在本地 EverOS 服务（默认 ~/.everos/）。但 EverOS 本身可能按你配置的提供商调用云端 LLM / Embedding / Rerank，所以"是否上云"取决于你给 EverOS 配了什么，而不是本插件。
Q: EverOS 出问题会不会让对话直接崩？
A: 不会。检索、落库、整理三段路径都做了 fail-open 保护：失败时只写一条 warn 日志，不会拒绝 DSH 的任何步骤或用户轮次。
Q: 想撤回一条记忆怎么办？
A: 目前没有内置的"忘记"或"管理"工具，召回路径也没有管理界面。要清理记忆只能直接操作 EverOS 的存储目录，或等待后续版本提供显式工具。
Q: 想加快检索怎么办？
A: 如果你已经给 EverOS 配置好了 Embedding 和 Rerank 凭据，可以把 recallMethod 改成 vector 或 hybrid，同时把 recallTimeoutMs 适当调小。仅 LLM 的环境务必保持 keyword，否则会因为缺能力而报错。
Q: 怎么覆盖默认配置？
A: 三种方式：通过 EVEROS_DSH_* 环境变量、在 DSH Cordis profile 的 config YAML 里写键值、或者直接修改插件安装目录里的 cordis.patch.yml 重新加载。
Q: 插件启动的 EverOS 进程什么时候会关？
A: 只在插件自身被销毁（DSH 关闭 / 插件被卸载）时关闭它自己拉起的进程。本机已经存在的 EverOS 进程不会被本插件终止，但插件会持续轮询直到它健康可用。
Q: DSH 还在 RC 阶段，插件会不会突然失效？
A: 插件的 peer 依赖把 DSH 锁在 0.1.x 系列（>=0.1.0-rc.6 <0.2.0-0），跨大版本时需要先升级本插件。同时 DSH 自身仍处于 RC 阶段，插件 API 在稳定版前仍可能调整。
入门 — 只需要装好 EverOS 并跑一次 everos init，再按 DSH 插件的标准流程加载即可，所有配置项都给出了默认值。
vector / hybrid / agentic 等非关键字检索方式需要 EverOS 端配齐 Embedding 与 Rerank 凭据defer_extraction 能力，EverOS 1.2.3 不支持该字段