sage-mem · DSH 的记忆系统插件

给 DeepSeek Harness（DSH）装上跨会话记忆——agent 今天记住的事，明天的新会话自动想起来。

为什么需要它

DSH 原生没有记忆系统。每个会话都是白纸：用户说过「我喜欢在深夜写代码」，下个会话再问「我喜欢什么」，agent 只能答不知道。

sage-mem 补上这一块。它监听 DSH 的事件流，把会话内容沉淀到 SQLite，新会话启动时自动检索注入历史记忆。

中文优先。市面上的记忆方案在中文检索上普遍失效（SQLite FTS5 默认分词器对中文全部 0 命中）。sage-mem 的 worker 用 trigram 分词 + 短词兜底，中文实测全命中。

功能

• 自动捕获：工具调用（读写文件、执行命令）自动记录，无需手动整理
• AI 压缩：会话内容由 LLM 压缩成结构化记忆（事实、摘要），中文输出
• 跨会话注入：新会话启动时自动检索并注入历史记忆，agent 不用自己翻
• 中文检索：trigram 分词（≥3 字查询）+ LIKE 兜底（<3 字短词如「猫」「芝麻」）

架构

DSH（Cordis 插件）
  └─ sage-mem 插件（事件监听 → HTTP 转发）← 本仓库
       │  HTTP 127.0.0.1
       ▼
sage-mem worker（Bun 常驻，fork 自 claude-mem）← gezi-wen/claude-mem
       │
       ▼
SQLite（FTS5 trigram 中文分词 + LLM 压缩）

设计选择：记忆逻辑复用 claude-mem（Apache-2.0，9 万星），fork 后加中文修复，DSH 侧只写一个轻量桥接插件。改动最小，能追上游更新。

安装

1. 部署 worker

git clone https://github.com/gezi-wen/claude-mem.git
cd claude-mem
git checkout sage-mem-worker   # 含中文 trigram 修复
bun install

配置 ~/.claude-mem/settings.json（worker 数据目录）：

{
  "CLAUDE_MEM_PROVIDER": "openrouter",
  "CLAUDE_MEM_OPENROUTER_BASE_URL": "https://api.deepseek.com",
  "CLAUDE_MEM_OPENROUTER_MODEL": "deepseek-chat",
  "CLAUDE_MEM_CHROMA_ENABLED": "false",
  "CLAUDE_MEM_MODE": "code--zh"
}

~/.claude-mem/.env 放 API key（任意 OpenAI 兼容服务均可，不限于 DeepSeek）：

OPENROUTER_API_KEY=<你的 API key>

启动：

bun src/services/worker-service.ts --daemon

2. 安装插件

在你的 DSH profile 的 package.json 里加：

{
  "dependencies": {
    "sage-mem": "github:gezi-wen/sage-mem"
  },
  "dsh": {
    "profile": {
      "bundles": ["sage-mem"]
    }
  }
}

或 clone 后本地 link：

{
  "dependencies": {
    "sage-mem": "link:../sage-mem"
  }
}

然后 pnpm install 重启 DSH。

验证

跨会话中文记忆链路（实测）：

1. 会话 A 说「记住：我的猫叫芝麻，它喜欢晒太阳」
2. 开新会话 B 问「我的猫叫什么」
3. agent 直接答出「芝麻」——记忆自动注入，无需 agent 自己找

搭配 sage-persona（我是谁）和 sage-meta（我做得对吗）组成 Sage 三件套——这是三道题的第三道：我下次应该怎么想。

已知边界

• trigram 分词对 <3 字符查询无效，worker 已加 LIKE 兜底
• worker 不可用时插件静默跳过（不阻塞 DSH），记忆功能暂缺
• MVP 存储统一在 project=sage 空间，按工作区分项目是后续计划

License

MIT（worker fork 为 Apache-2.0，见 gezi-wen/claude-mem）