# Graph Memory
限制上下文，让记忆继续生长。
Graph Memory 原生接管 DeepSeek Harness 的模型可见历史：保留最近对话，把旧历史变成可检索图记忆，并在需要时召回精确来源。
English ·
dsh.so ·
20 轮实测 ·
升级与移植指南
## 它解决什么
Graph Memory 接管的是**发给模型的历史表面**，不会删除 DSH 的事件记录。默认保留最近 5 个已完成用户轮次；已完成的推理和工具轨迹不再重复发送；旧轮次与跨会话记忆按当前问题自动召回。
## 1.6 轮次记忆导航升级
| 以前 | 现在 |
|---|---|
| 直接从消息抽 TASK / SKILL / EVENT | 每个完成轮次先形成一句自包含摘要，再从同一句摘要派生 SPO |
| 图节点容易变成事实正文 | 摘要、SPO、社区只负责导航；原始问题与最终回答才是事实源 |
| 当前会话旧历史可能被整体过滤 | 只排除最近窗口中仍然可见的消息；窗口外同会话与跨会话统一召回 |
| 社区扩展可能带入一整片内容 | 本地 LPA 缩小候选范围，查询时 PPR 排序，只回溯命中的原始问答 |
| DSH 保留完整工具/推理轨迹 | 完成轮次仅保留问题与最终回答，旧前缀由固定标记替换 |
整个写入过程每轮只有 **1 次辅助 LLM 调用**；社区计算和 PPR 都在本地完成。没有节点/边数量硬编码，没有语义方向门禁，也不会用 JSON repair 把错误输出伪装成成功数据。[查看完整设计、源代码映射与另一个项目的移植顺序 →](docs/TURN_MEMORY_NAVIGATION_UPGRADE_CN.md)
## 先看真实结果
| GLM-5.2 真实 20 轮测试 | 历史原生 DSH 基线 | 最新 Graph Memory | 变化 |
|---|---:|---:|---:|
| 第 20 轮首请求 | 56,998 Token | **11,008 Token** | **−80.69%** |
| 第 20 轮模型可见消息 | 171 | **21** | **−87.72%** |
| 20 轮首请求上下文累计 | 532,451 Token | **165,896 Token** | **−68.84%** |
| 全部实测 Token¹ | 2,487,776 | **2,327,728** | **−6.43%** |
¹ 最新候选包含 166 次主 Agent 请求、20 次轮次抽取和 41 次 Embedding 请求；历史基线为 77 次主请求。两次运行的 DSH 提交和非确定性工具循环不同，因此不是严格同期 A/B；首请求上下文是直接接管指标，完整账单同时公开。
**20/20** 轮任务通过 · **20/20** 次结构化抽取成功 · **0** 隔离 · **20** 轮次摘要 · **92** 条 SPO · **30** 个社区 · **20** 个摘要向量。T11、T19、T20 均自动召回窗口外记忆，并携带精确原始问题与最终回答。
[查看 Markdown 实测报告、逐轮数据、方法与限制 →](benchmarks/dsh-context-takeover/README.md)
## 上下文可以缩小，记忆不会消失
图谱只是**导航层**，不是拿摘要代替证据。TASK、SKILL、EVENT 节点会指回原始用户问题和最终可见回答，召回时把这些精确来源一起交给模型。
## 安装到 DeepSeek Harness
Node.js 22.13+ · 不 fork DSH · 在 npm `1.6` 发布完成前，请安装已经固定的 GitHub 版本：
```bash
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:adoresever/graph-memory#v1.6.0-beta.16
npx @deepseek-ai/dsh --profile web --dump-config
npx @deepseek-ai/dsh web
```
npm registry 当前仍是旧版 `1.5.8`，不要用它验证 DSH。待 `npm view graph-memory version` 返回 `1.6.0-beta.16` 或更新版本后，才改用 `npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add graph-memory`。
在 **Settings → Plugins** 确认 graph-memory/dsh 已启用。默认数据库位于 $DSH_HOME/graph-memory/graph-memory.db，通常是 ~/.dsh/graph-memory/graph-memory.db。
## 已交付能力
| 能力 | 实现方式 |
|---|---|
| 上下文接管 | 最近 N 个完成轮次可配置；旧模型表面由一个归档标记替换 |
| 轻量抽取 | 只处理用户问题与最终回答；严格结构化工具合同；不摄入推理/工具轨迹 |
| 查询优先召回 | 向量 Top-K，FTS5 降级；图谱命中携带精确来源问答 |
| 持久记忆 | 本地 SQLite、稳定溯源、跨轮次/跨会话/跨项目召回 |
| 失败行为 | 非法抽取进入隔离；前台对话继续；坏数据不修补、不入库 |
| 宿主支持 | DSH/Cordis 原生适配；继续维护 OpenClaw Context Engine 适配 |
可选 Embedding
支持 OpenAI-compatible Embedding。没有配置向量时自动降级到 FTS5，不阻塞对话。
```bash
export GRAPH_MEMORY_EMBEDDING_API_KEY="replace-with-your-key"
export GRAPH_MEMORY_EMBEDDING_BASE_URL="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
export GRAPH_MEMORY_EMBEDDING_MODEL="text-embedding-v4"
export GRAPH_MEMORY_EMBEDDING_DIMENSIONS="1024"
dsh web
```
DSH 工具与独立抽取模型
| 工具 | 用途 |
|---|---|
| gm_status | 存储、抽取、召回、向量与保留状态 |
| gm_search | 显式搜索图记忆 |
| gm_record | 确定性写入 TASK、SKILL 或 EVENT |
| gm_stats | 图谱与保留策略回执 |
| gm_maintain | 执行一次有界维护 |
| gm_retry_extraction | 显式重试隔离的抽取任务 |
自动召回不需要工具调用。抽取可通过 GRAPH_MEMORY_LLM_PROVIDER 和 GRAPH_MEMORY_LLM_MODEL 使用独立模型；可选控制项为 GRAPH_MEMORY_LLM_REASONING_EFFORT 与 GRAPH_MEMORY_LLM_MAX_TOKENS。
OpenClaw 兼容
```bash
openclaw plugins install graph-memory
openclaw plugins enable graph-memory
openclaw gateway restart
```
在 ~/.openclaw/openclaw.json 激活 Context Engine：
```json
{
"plugins": {
"slots": { "contextEngine": "graph-memory" },
"entries": { "graph-memory": { "enabled": true } }
}
}
```
Graph Memory Pro
仓库包含实验性的 DSH Pro Lite Host + Client，只读读取 Community SQLite。2D/3D 图工作台、对话分屏与受控拖入上下文仍在规划中。详见 [dsh-pro/README_CN.md](dsh-pro/README_CN.md)。
## 验证与边界
当前 beta 1.6.0-beta.16 已通过 **138/138 自动化测试**、两套 TypeScript 构建、npm 包验证，并用最新 DSH 源码完成真实 20 轮运行。
- 结构化抽取仍依赖模型遵守合同：最新实测 20/20 成功；未来若失败，数据保持隔离且不会阻塞前台对话。
- 召回数量由 Top-K 限制。聚焦问题实测成功；一次包含多个主题的宽查询可能需要提高 Top-K 或拆开提问。
- 当前发布的是工程工作流实测，不是 LoCoMo/LongMemEval 的通用分数。
- 本次“轮次摘要 + SPO 导航 + 精确问答事实源”升级的设计、代码落点和移植步骤见 [升级与移植指南](docs/TURN_MEMORY_NAVIGATION_UPGRADE_CN.md)。
从 [benchmarks/dsh-context-takeover/](benchmarks/dsh-context-takeover/) 复跑。原始对话、供应商响应、本地路径和密钥均未进入仓库。
## 开发
```bash
npm install
npm test
npm run build
npm run verify:package
```
[MIT](LICENSE) © 2026 adoresever · [素材与商标说明](docs/ATTRIBUTIONS.md)