adoresever/graph-memory

Что это?

Ключевые возможности

• 01Оставляет в контексте последние завершённые ходы, а более раннюю историю архивирует в один маркер.
• 02Сохраняет краткое резюме каждого хода и SPO-триплеты в локальном графе SQLite.
• 03Находит точные исходные вопрос и ответ, если совпадение обнаружено в более ранней истории или другой сессии.
• 04При отсутствии настроенного endpoint для эмбеддингов использует резервный полнотекстовый поиск FTS5.
• 05Поддерживает совместимые с OpenAI endpoint для эмбеддингов и отдельную модель для извлечения данных.
• 06Предоставляет инструменты DSH для проверки состояния, поиска, записи и повторной попытки неудачного извлечения.

Сценарии использования

• Длительные сессии программирования или исследований в DeepSeek Harness, в которых заполняется окно контекста.
• Перенос решений и фактов из предыдущих сессий в новые диалоги.
• Запуск агента OpenClaw, которому нужна компактная память диалогов с возможностью поиска.

Быстрый старт

1. 1

   Установите закреплённый плагин в DeepSeek Harness

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

   Проверьте итоговую конфигурацию

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

   Запустите веб-интерфейс DSH и убедитесь, что graph-memory/dsh активен в разделе Settings → Plugins

   npx @deepseek-ai/dsh web

Что важно знать

• !Предназначен для DeepSeek Harness. В реестре npm всё ещё доступна более старая версия 1.5.8, поэтому устанавливайте закреплённый релиз с GitHub.
• !Требуется Node.js версии 22.13 или новее.
• !Текущая версия — бета (1.6.0-beta.17).
• !Если embeddings не настроены, семантический поиск использует FTS5. Для embeddings отдельно нужны совместимая с OpenAI конечная точка и ключ.

Темы

Частые вопросы

Что такое graph-memory?

Плагин памяти на основе графа знаний для DeepSeek Harness и OpenClaw: ограничивает объём недавнего контекста и находит точные прошлые вопросы и ответы между сессиями. Graph Memory — плагин памяти для DeepSeek Harness (DSH), совместимый также с OpenClaw. Он оставляет в контексте модели последние завершённые ходы пользователя, архивирует более раннюю историю в виде одного маркера и исключает из будущих запросов завершённые цепочки рассуждений и трассировки инструментов. Полный журнал событий сохраняется локально.

graph-memory можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?

graph-memory распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.

graph-memory всё ещё поддерживается?

Активно поддерживается. Последний коммит в graph-memory — 1 окт. 2026 г..

Для чего можно использовать graph-memory?

Длительные сессии программирования или исследований в DeepSeek Harness, в которых заполняется окно контекста. Перенос решений и фактов из предыдущих сессий в новые диалоги. Запуск агента OpenClaw, которому нужна компактная память диалогов с возможностью поиска.

Как установить graph-memory?

Установите закреплённый плагин в DeepSeek Harness: npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:adoresever/graph-memory#v1.6.0-beta.17 Проверьте итоговую конфигурацию: npx @deepseek-ai/dsh --profile web --dump-config Запустите веб-интерфейс DSH и убедитесь, что graph-memory/dsh активен в разделе Settings → Plugins: npx @deepseek-ai/dsh web

Где скачать graph-memory?

Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/adoresever/graph-memory