Repolode
投稿する
adoresever

adoresever/graph-memory

DeepSeek HarnessとOpenClaw向けの知識グラフ型メモリプラグイン。直近のコンテキストを制限し、セッションをまたいで過去のQ/Aを正確に呼び出します。

GitHub で見る
スター
661
フォーク
98
未解決の Issue
21
最終コミット
22 日前

これは何？

Graph MemoryはDeepSeek Harness（DSH）向けのメモリプラグインで、OpenClawにも対応しています。直近に完了したユーザーターンをモデルのコンテキストに保持し、それ以前の履歴は単一のマーカーにまとめ、完了済みの推論やツールのトレースは以降のリクエストから取り除きます。イベントログ全体はローカルに保存されます。

ターンが完了するたびに、プラグインは短い要約を作成し、そこから主語・述語・目的語のトリプルを抽出します。これらをナビゲーション用のグラフとして使い、質問が過去の情報や別セッションの内容に該当する場合は、根拠として元のユーザーの質問と最終回答を取得します。検索にはベクトルによるTop-K検索を使い、利用できない場合はFTS5全文検索にフォールバックします。データはローカルのSQLiteデータベースに保存されます。

READMEによると、プロジェクトでは20ターンのベンチマークを実施しており、20ターン目の初回リクエストのコンテキストは約57kトークンから約11kトークンに削減されました。抽出には専用のOpenAI互換モデル、または設定済みのモデルを使用でき、埋め込みは任意です。

主な機能

  • 01直近の完了済みターンをコンテキストに保持し、それ以前の履歴を1つのマーカーにまとめます。
  • 02ターンごとの要約とSPOトリプルを、ローカルのSQLiteグラフに保存します。
  • 03過去や別セッションのメモリが該当する場合、元の質問と回答を正確に呼び出します。
  • 04埋め込みエンドポイントが設定されていない場合は、FTS5全文検索にフォールバックします。
  • 05OpenAI互換の埋め込みエンドポイントと、専用の抽出モデルに対応しています。
  • 06ステータス確認、検索、記録、抽出失敗時の再試行を行うDSHツールを提供します。

ユースケース

  • コンテキストウィンドウが埋まりやすい、DeepSeek Harnessでの長時間にわたるコーディングや調査。
  • 以前のセッションでの決定事項や事実を、新しい会話に引き継ぐ。
  • コンパクトで検索可能な会話メモリを必要とするOpenClawエージェントの運用。

クイックスタート

  1. 1

    固定バージョンのプラグインをDeepSeek Harnessにインストールします

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

    解決後の設定を確認します

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

    DSHのWebインターフェースを起動し、Settings → Pluginsでgraph-memory/dshが有効になっていることを確認します

    npx @deepseek-ai/dsh web

使う前に知っておきたいこと

  • DeepSeek Harnessを対象としています。npmレジストリでは古い1.5.8リリースが提供されているため、固定されたGitHubリリースからインストールしてください。
  • Node.js 22.13以降が必要です。
  • 現在のバージョンはベータ版（1.6.0-beta.17）です。
  • 埋め込みなしのセマンティック検索ではFTS5にフォールバックします。埋め込みには、別途OpenAI互換のエンドポイントとキーが必要です。

収録されている特集

Claude Code のツール・スキル・プラグインAI コーディングアシスタントとエージェントデータベースと SQL ツール

トピック

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

よくある質問

graph-memory とは？
DeepSeek HarnessとOpenClaw向けの知識グラフ型メモリプラグイン。直近のコンテキストを制限し、セッションをまたいで過去のQ/Aを正確に呼び出します。 Graph MemoryはDeepSeek Harness（DSH）向けのメモリプラグインで、OpenClawにも対応しています。直近に完了したユーザーターンをモデルのコンテキストに保持し、それ以前の履歴は単一のマーカーにまとめ、完了済みの推論やツールのトレースは以降のリクエストから取り除きます。イベントログ全体はローカルに保存されます。
graph-memory は無料で使えますか？ライセンスは？
graph-memory は MIT ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
graph-memory は今もメンテナンスされていますか？
活発にメンテナンス中。graph-memory の最終コミットは 2026年10月1日 です。
graph-memory は何に使えますか？
コンテキストウィンドウが埋まりやすい、DeepSeek Harnessでの長時間にわたるコーディングや調査。 以前のセッションでの決定事項や事実を、新しい会話に引き継ぐ。 コンパクトで検索可能な会話メモリを必要とするOpenClawエージェントの運用。
graph-memory のインストール方法は？
固定バージョンのプラグインをDeepSeek Harnessにインストールします: npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:adoresever/graph-memory#v1.6.0-beta.17 解決後の設定を確認します: npx @deepseek-ai/dsh --profile web --dump-config DSHのWebインターフェースを起動し、Settings → Pluginsでgraph-memory/dshが有効になっていることを確認します: npx @deepseek-ai/dsh web
graph-memory はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/adoresever/graph-memory

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

関連プロジェクト