mosaic-memory-compress

记忆更新于 2026.09.05

在终端中运行以下命令：

dsh plugin install TuringCorp-net/mosaic-memory-compress

将以下提示词粘贴到 DeepSeek Harness 对话框中：

在终端中运行 dsh plugin install TuringCorp-net/mosaic-memory-compress 即可安装该插件，源码见 https://github.com/TuringCorp-net/mosaic-memory-compress 。

插件介绍

LLM 对话逐轮膨胀，上下文窗口始终有限。业界的标准应对是阈值摘要：窗口满了就把全部历史压成一段简报，交给下一轮模型。但结构上它是一次失忆加读日记——存在一个切换点，最近的指令也会被无差别改写，而下一轮模型根本不知道丢了什么，更无法补偿。

MosaicMemoryCompress 把生物学遗忘曲线建模进同一条消息数组：远期轮次沉淀为语义记忆区（核心规则与教训），中期保留近期情景记忆，近期轮次始终原文不动。没有重置时刻、没有长度上限；丢失是渐进且可见的——模型知道自己不再知道什么，可以从宿主存档按需取回细节。算法完全无状态，每轮调用输出可直接回灌为下一轮输入；Light 区是纯结构截断，零 LLM 开销；Heavy 区才调用用户提供的任意 LLM。附带 DeepSeek Harness 适配器开箱即用，核心库则对任何 agent 框架保持无关。

适合需要在同一对话中持续工作数百乃至数千轮、又不想靠反复重置上下文来续命的 Agent 开发者。无论使用 OpenAI、Anthropic 还是本地模型，只需传入一个 callLLM 函数即可接入 Heavy 压缩；若只想做安全截断，省略该函数即可纯 Light 运行。