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adoresever

adoresever/graph-memory

Plugin de memoria con grafos de conocimiento para DeepSeek Harness y OpenClaw que limita el contexto reciente y recupera preguntas y respuestas exactas de sesiones anteriores.

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98
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21
Último commit
hace 22 días

¿Qué es?

Graph Memory es un plugin de memoria para DeepSeek Harness (DSH), también compatible con OpenClaw. Mantiene en el contexto del modelo los turnos completados más recientes del usuario, archiva el historial anterior en un único marcador y elimina el razonamiento completado y las trazas de herramientas de las solicitudes futuras. El registro completo de eventos se conserva localmente.

Después de cada turno completado, el plugin escribe un resumen breve y extrae de él triples sujeto-predicado-objeto. Estos forman un grafo que sirve para navegar: cuando una pregunta coincide con contenido anterior o de otra sesión, el plugin recupera la pregunta original del usuario y la respuesta final como evidencia. La recuperación usa una búsqueda vectorial Top-K con una alternativa de búsqueda de texto completo FTS5, y los datos se almacenan en una base de datos SQLite local.

El proyecto presenta en su README una prueba de rendimiento de 20 turnos, en la que el contexto de la primera solicitud del turno 20 bajó de unos 57k a unos 11k tokens. La extracción puede usar un modelo dedicado compatible con OpenAI o uno configurado, y los embeddings son opcionales.

Funciones clave

  • 01Mantiene en el contexto los turnos completados más recientes y archiva el historial anterior en un único marcador.
  • 02Almacena un resumen de cada turno y triples SPO en un grafo local de SQLite.
  • 03Recupera la pregunta y la respuesta originales exactas cuando hay coincidencias con memoria anterior o de otras sesiones.
  • 04Recurre a la búsqueda de texto completo FTS5 cuando no hay un endpoint de embeddings configurado.
  • 05Admite endpoints de embeddings compatibles con OpenAI y un modelo de extracción dedicado.
  • 06Ofrece herramientas de DSH para consultar el estado, buscar, registrar datos y reintentar extracciones fallidas.

Casos de uso

  • Sesiones prolongadas de programación o investigación en DeepSeek Harness en las que se llena la ventana de contexto.
  • Recuperar decisiones y datos de sesiones anteriores en conversaciones nuevas.
  • Ejecutar un agente de OpenClaw que necesite memoria de conversación compacta y consultable.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el plugin fijado en DeepSeek Harness

    npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:adoresever/graph-memory#v1.6.0-beta.17
  2. 2

    Comprueba la configuración resuelta

    npx @deepseek-ai/dsh --profile web --dump-config
  3. 3

    Inicia la interfaz web de DSH y confirma que graph-memory/dsh esté activo en Settings → Plugins

    npx @deepseek-ai/dsh web

Antes de usarlo

  • Está pensado para DeepSeek Harness. El registro de npm todavía ofrece una versión anterior, la 1.5.8, así que instala desde la versión fijada en GitHub.
  • Requiere Node.js 22.13 o posterior.
  • La versión actual es una beta (1.6.0-beta.17).
  • La recuperación semántica sin embeddings recurre a FTS5. Para usar embeddings, se necesita un endpoint compatible con OpenAI y una clave, por separado.

En colecciones

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Temas

#knowledge-graph#memory#context-management#llm#sqlite#vector-search#typescript#claude-code#codex#deepseek

Preguntas frecuentes

¿Qué es graph-memory?
Plugin de memoria con grafos de conocimiento para DeepSeek Harness y OpenClaw que limita el contexto reciente y recupera preguntas y respuestas exactas de sesiones anteriores. Graph Memory es un plugin de memoria para DeepSeek Harness (DSH), también compatible con OpenClaw. Mantiene en el contexto del modelo los turnos completados más recientes del usuario, archiva el historial anterior en un único marcador y elimina el razonamiento completado y las trazas de herramientas de las solicitudes futuras. El registro completo de eventos se conserva localmente.
¿graph-memory es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
graph-memory es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿graph-memory sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de graph-memory fue el 1 oct 2026.
¿Para qué puedo usar graph-memory?
Sesiones prolongadas de programación o investigación en DeepSeek Harness en las que se llena la ventana de contexto. Recuperar decisiones y datos de sesiones anteriores en conversaciones nuevas. Ejecutar un agente de OpenClaw que necesite memoria de conversación compacta y consultable.
¿Cómo se instala graph-memory?
Instala el plugin fijado en DeepSeek Harness: npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:adoresever/graph-memory#v1.6.0-beta.17 Comprueba la configuración resuelta: npx @deepseek-ai/dsh --profile web --dump-config Inicia la interfaz web de DSH y confirma que graph-memory/dsh esté activo en Settings → Plugins: npx @deepseek-ai/dsh web
¿Dónde consigo graph-memory?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/adoresever/graph-memory

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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