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adoresever

adoresever/graph-memory

Plugin de memória em grafo de conhecimento para DeepSeek Harness e OpenClaw, que limita o contexto recente e recupera perguntas e respostas exatas de sessões anteriores.

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661
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98
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21
Último commit
há 22 dias

O que é?

Graph Memory é um plugin de memória para DeepSeek Harness (DSH) e também é compatível com OpenClaw. Ele mantém no contexto do modelo as interações concluídas mais recentes do usuário, arquiva o histórico mais antigo em um único marcador e remove raciocínios concluídos e rastros de ferramentas das solicitações futuras. O log completo de eventos é preservado localmente.

Após cada interação concluída, o plugin escreve um resumo curto e extrai dele triplas sujeito-predicado-objeto. Elas formam um grafo usado para navegação: quando uma pergunta corresponde a conteúdo mais antigo ou de outra sessão, o plugin recupera a pergunta original do usuário e a resposta final como evidências. A recuperação usa busca vetorial Top-K com fallback para busca textual completa do FTS5, e os dados ficam armazenados em um banco de dados SQLite local.

O projeto relata no README um benchmark de 20 interações, em que o contexto da primeira solicitação na interação 20 caiu de cerca de 57 mil para 11 mil tokens. A extração pode usar um modelo dedicado compatível com OpenAI ou um modelo configurado, e embeddings são opcionais.

Recursos principais

  • 01Mantém no contexto as interações concluídas mais recentes e arquiva o histórico mais antigo em um único marcador.
  • 02Armazena um resumo por interação e triplas SPO em um grafo SQLite local.
  • 03Recupera a pergunta e a resposta exatas da fonte quando há correspondência com memórias mais antigas ou de outras sessões.
  • 04Usa a busca textual completa do FTS5 como fallback quando nenhum endpoint de embeddings está configurado.
  • 05Oferece suporte a endpoints de embeddings compatíveis com OpenAI e a um modelo dedicado para extração.
  • 06Disponibiliza ferramentas DSH para consultar o status, pesquisar, registrar dados e tentar novamente extrações com falha.

Casos de uso

  • Sessões longas de programação ou pesquisa no DeepSeek Harness em que a janela de contexto fica cheia.
  • Levar decisões e fatos de sessões anteriores para novas conversas.
  • Executar um agente OpenClaw que precisa de memória de conversas compacta e pesquisável.

Início rápido

  1. 1

    Instale o plugin fixado no DeepSeek Harness

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

    Confira a configuração resolvida

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

    Inicie a interface web do DSH e confirme que graph-memory/dsh está ativo em Settings → Plugins

    npx @deepseek-ai/dsh web

Antes de usar

  • Destina-se ao DeepSeek Harness. O registro do npm ainda disponibiliza uma versão anterior, a 1.5.8; por isso, instale a partir da versão fixada no GitHub.
  • Requer Node.js 22.13 ou mais recente.
  • A versão atual é beta (1.6.0-beta.17).
  • Sem embeddings, a busca semântica recorre ao FTS5. Para usar embeddings, é necessário configurar separadamente um endpoint compatível com OpenAI e uma chave.

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Tópicos

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Perguntas frequentes

O que é graph-memory?
Plugin de memória em grafo de conhecimento para DeepSeek Harness e OpenClaw, que limita o contexto recente e recupera perguntas e respostas exatas de sessões anteriores. Graph Memory é um plugin de memória para DeepSeek Harness (DSH) e também é compatível com OpenClaw. Ele mantém no contexto do modelo as interações concluídas mais recentes do usuário, arquiva o histórico mais antigo em um único marcador e remove raciocínios concluídos e rastros de ferramentas das solicitações futuras. O log completo de eventos é preservado localmente.
graph-memory é gratuito? Qual é a licença?
graph-memory é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
graph-memory ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de graph-memory foi em 1 de out. de 2026.
Para que posso usar graph-memory?
Sessões longas de programação ou pesquisa no DeepSeek Harness em que a janela de contexto fica cheia. Levar decisões e fatos de sessões anteriores para novas conversas. Executar um agente OpenClaw que precisa de memória de conversas compacta e pesquisável.
Como instalar graph-memory?
Instale o plugin fixado no DeepSeek Harness: npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:adoresever/graph-memory#v1.6.0-beta.17 Confira a configuração resolvida: npx @deepseek-ai/dsh --profile web --dump-config Inicie a interface web do DSH e confirme que graph-memory/dsh está ativo em Settings → Plugins: npx @deepseek-ai/dsh web
Onde consigo graph-memory?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/adoresever/graph-memory

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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