本文由本站基于该插件已收录的字段自动派生（wiki / faq / compatibility_json / readme），非 AI 即时创作。每节末尾标源字段。

快速上手

dsh-tdai-memory

— 源: plugin_wiki.wiki_content

安装与验证

dsh plugin --profile web add dsh-tdai-memory

复制以上命令在 DSH Web Profile 内运行。安装完成后在「插件列表」启用即可。

— 源: plugins.install

关键要点

• L0 对话捕获：每轮对话（turn 结束、请求边界）自动写入原始对话（JSONL + SQLite + FTS + 向量）
• L1 结构化记忆：后台管线用 LLM 从对话中提取事实/偏好/事件（persona / episodic / instruction），写入 records/ + SQLite + FTS + 向量
• L2 场景 / L3 画像：场景块与用户画像生成（管线自动调度）
• 自动召回注入：每次组装提示词时，按当前用户消息检索相关记忆 + 画像，作为动态上下文注入（模型"凭空想起"）
• 工具：tdai_memory_search（L1 结构化检索）、tdai_conversation_search（L0 原文检索）

— 源: plugin_wiki.readme_zh (fallback readme_raw)

常见问题

旧机器上积累过的记忆会丢吗？

不会。数据目录固定为 ~/.memory-tencentdb/memory-tdai（README.md:29 / index.js:162），腾讯云版已写入的内容会原样保留，新插件直接复用。

一定要装 node-llama-cpp 吗？

不必须。它只是「完全本地 embedding」后端的可选 peer，peerDependenciesMeta 已标为 optional（package.json:71）。使用 OpenAI 兼容远程 embedding（默认配置）不需要它；想要本地 embedding 才需要在 DSH profile 里额外装。

设置页面改完怎么没生效？

TdaiCore 在插件启动时构建一次，运行时改 settings 不会重建。修改后必须重启 dsh web 才会真正生效（README.md:111 / index.js:380）。

deepseek-v4-flash 能直接当提取模型吗？

不建议。它的 JSON 输出经常不合规，会导致 L1 一条都提不出来；README 默认改用 mimo-v2.5，20–30s/次（后台执行，不阻塞对话）（README.md:125-127）。

跟普通 OpenClaw 版的区别是什么？

数据目录、底层核心、配置结构基本一致；差异在壳层：插件通过 DSH 的 session/flush、system-prompt/assemble 钩子完成捕获与召回注入，并把配置暴露到 settings.yaml 和 Web UI 设置栏。

用哪条命令安装？

装在 web profile：dsh plugin --profile web add github:Scorp1o117/dsh-tdai-memory，profile patch 会自动挂载，不需要手改 cordis.patch.yml（cordis.patch.yml:6-8 / README.md:88-99）。

一次对话里模型能主动搜旧记忆吗？

可以。两个工具 tdai_memory_search（L1 结构化）和 tdai_conversation_search（L0 原文）注册后即可被模型调用（index.js:328-363 / README.md:26-27）。

卸载插件数据还在吗？

还在。dsh plugin remove 只卸包和解除挂载，~/.memory-tencentdb/memory-tdai 不会被清；想彻底删除需手动 rm 该目录。

— 源: plugin_wiki.faq_json

兼容性

• DSH: 0.1.0-rc.7+（peerDependencies 声明；>=0.1.0-rc.7 / 0.1.0-rc.8 / 0.1.1-rc.1 已实测）
• Node: >=22.18（engines.node）

— 源: plugin_wiki.compatibility_json

踩坑提醒

安装前请审阅上游仓库；本指南基于已收录字段自动派生，可能滞后于最新版本。如发现与官方文档冲突，请以上游为准。

— 来源：通用规则