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memsearch插件覆盖5大AI编码AgentCodex、DeepSeek Harness、OpenClaw、OpenCode接入指南与选型清单【免费下载链接】memsearchA persistent, unified memory layer for all your AI agents (e.g. Claude Code, Codex, DSH), backed by Markdown and Milvus.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mem/memsearchmemsearch是一款面向 AI 编码 Agent 的持久化语义记忆层插件支持 Codex、DeepSeek HarnessDSH、OpenClaw、OpenCode 五大平台一键接入。它把每次对话自动总结成 Markdown 记忆文件再通过 Milvus 混合检索稠密向量 BM25 RRF实现跨 Agent 语义召回让你再也不用重复解释项目上下文。一次配置五个 Agent 共享同一份记忆memsearch 的核心理念很简单Markdown 是唯一数据源Milvus 是可重建的影子索引。所有平台插件都遵循同一套架构阶段做什么输出 捕获对话结束后 LLM 自动摘要.memsearch/memory/YYYY-MM-DD.md 索引文件监听 SHA-256 去重 嵌入Milvus 向量库 召回三层渐进检索片段 → 整节 → 原始对话所有插件写入相同格式的 Markdown并根据项目目录推导相同的 Collection 名称——这意味着在 Codex 里聊过的架构决策Claude Code、OpenClaw 等都能直接搜到无需任何手动同步。五大平台插件对比清单特性CodexDeepSeek HarnessOpenClawOpenCode插件类型Shell Hooks原生 ESM Web DockTS registerToolTS npm 插件捕获方式Stop Hook异步session/event轮次结束agent_endHookSQLite 后台守护进程召回机制SKILL.md原生 Skillmemory_search工具memory_search工具多 Agent 隔离按项目 Collection按项目 Collection按 Workspace 隔离按项目 Collection安装方式install.sh脚本dsh plugin addopenclaw plugins installnpm 包 opencode.json是否需要 API Key❌默认 ONNX❌默认 ONNX❌默认 ONNX❌默认 ONNXWindows 支持✅✅✅⚠️ 需 WSL2 完整对比与更多细节见docs/platforms/index.md一次性前置准备5分钟装好后端所有插件共享同一个 memsearch 后端只需装一次# 推荐本地 ONNX 嵌入免 API Key、CPU 即可运行 uv tool install memsearch[onnx] # 或者用 pip pip install memsearch[onnx]首次启动会自动从 HuggingFace 下载 bge-m3 模型约 558 MB之后完全离线可用。默认使用Milvus Lite单文件、零配置无需部署任何服务。嵌入模型与后端配置源码src/memsearch/config.py混合检索核心src/memsearch/reranker.py完整配置指南docs/home/configuration.md Codex 插件接入3 条命令完成前置要求Codex v0.116.0Python 3.10# 1. 克隆仓库 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mem/memsearch.git # 2. 运行安装脚本自动配置 hooks skill bash memsearch/plugins/codex/scripts/install.sh # 3. 启动 Codex需要全访问模式用于首次下载嵌入模型 codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox验证聊几句后执行ls .memsearch/memory/能看到按日期命名的.md文件即成功。召回在对话中直接输入/memory-recall 我们之前聊的 Redis 缓存 TTL 是多少 更多细节plugins/codex/README.md · Hook 脚本plugins/codex/hooks/ DeepSeek Harness 插件接入原生 Skill 召回 Web Dock前置要求Node.js 22.19已配置 DSH profile如web# 1. 安装 memsearch若未装 uv tool install memsearch[onnx] # 2. 将插件挂载到指定 DSH profile dsh plugin --profile web add zilliz/memsearch-dsh # 3. 重启该 profile 或开启新会话DSH 插件有两个亮点智能上下文注入每轮对话开始前自动搜索记忆只在有相关内容时才注入不浪费 tokenWeb DockWeb 端提供紧凑记忆面板可浏览.memsearch/下的技能候选与记忆文件 更多细节plugins/dsh/README.md · 插件入口plugins/dsh/index.js OpenClaw 插件接入多 Agent 自动隔离前置要求OpenClaw ≥ 2026.3.22Python 3.10# 1. 从 ClawHub 安装 openclaw plugins install --force clawhub:memsearch # 2. 授权插件读取对话与注入上下文 openclaw config set plugins.entries.memsearch.hooks.allowConversationAccess true openclaw config set plugins.entries.memsearch.hooks.allowPromptInjection true # 3. 重启 Gateway openclaw gateway restartOpenClaw 支持多 Agent 场景main、work等memsearch 按Workspace 目录自动隔离记忆不同 Agent 互不干扰若指向同一项目目录则自动共享。 更多细节plugins/openclaw/README.md · 插件入口plugins/openclaw/index.ts⚡ OpenCode 插件接入npm 包 SQLite 守护进程前置要求Python 3.10POSIX ShellWindows 用户请用 WSL2在~/.config/opencode/opencode.json中添加{ plugin: [zilliz/memsearch-opencode] }重启 OpenCode 即可。后台守护进程会自动轮询 OpenCode 的 SQLite 数据库无需 Hook捕获更稳定。验证聊几轮后执行ls .memsearch/memory/查看今日记忆文件内容cat .memsearch/memory/$(date %Y-%m-%d).md⚠️ 原生 Windows 暂不支持需在 WSL2 或 Git Bash 环境下运行。详见plugins/opencode/README.md 选型速查哪个 Agent 选哪个插件你的场景推荐做法主力使用Codex装 Codex 插件install.sh一步到位使用DeepSeek Harness装 DSH 插件享受原生 Skill Web DockOpenClaw多 Agent 开发装 OpenClaw 插件自动按 Workspace 隔离OpenCode日常编码装 npm 包SQLite 守护进程捕获最稳定多 Agent 混合使用五个插件都装同一项目目录自动共享记忆所有平台共享同一套配置一次memsearch config set全局生效# 切换嵌入提供商可选默认 ONNX 本地免费 memsearch config set embedding.provider openai export OPENAI_API_KEYsk-... # 切换 Milvus 后端默认 Milvus Lite 无需配置 memsearch config set milvus.uri http://localhost:19530 召回质量混合检索 vs 纯向量memsearch 的召回核心是稠密向量 BM25 稀疏 RRF 融合的混合检索关键词命中和语义理解双管齐下比单纯向量相似度召回更精准。以下是官方评测中对 Jev 重排与 Voyage rerank 的对比数据展示了不同重排策略在 Recall5、MRR10、NDCG10 三项指标上的表现 评测方法详见evaluation/reranking-evaluation.md · 评测脚本evaluation/rerank_evaluate.py总结memsearch 把 AI 编码 Agent 的记忆问题彻底简化了装插件 → 正常聊天 → 记忆自动积累 → 跨 Agent 共享检索。五大平台Codex、DSH、OpenClaw、OpenCode各自有最优接入路径但底层完全统一Markdown 文件就是你的记忆本体随时可查、可编辑、可提交 Git。完整文档入口docs/index.md架构设计docs/architecture.mdCLI 命令参考docs/cli.md【免费下载链接】memsearchA persistent, unified memory layer for all your AI agents (e.g. Claude Code, Codex, DSH), backed by Markdown and Milvus.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mem/memsearch创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 memsearch插件覆盖5大AI编码Agent：Codex、DeepSeek Harness、OpenClaw、OpenCode接入指南与选型清单
memsearch插件覆盖5大AI编码AgentCodex、DeepSeek Harness、OpenClaw、OpenCode接入指南与选型清单【免费下载链接】memsearchA persistent, unified memory layer for all your AI agents (e.g. Claude Code, Codex, DSH), backed by Markdown and Milvus.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mem/memsearchmemsearch是一款面向 AI 编码 Agent 的持久化语义记忆层插件支持 Codex、DeepSeek HarnessDSH、OpenClaw、OpenCode 五大平台一键接入。它把每次对话自动总结成 Markdown 记忆文件再通过 Milvus 混合检索稠密向量 BM25 RRF实现跨 Agent 语义召回让你再也不用重复解释项目上下文。一次配置五个 Agent 共享同一份记忆memsearch 的核心理念很简单Markdown 是唯一数据源Milvus 是可重建的影子索引。所有平台插件都遵循同一套架构阶段做什么输出 捕获对话结束后 LLM 自动摘要.memsearch/memory/YYYY-MM-DD.md 索引文件监听 SHA-256 去重 嵌入Milvus 向量库 召回三层渐进检索片段 → 整节 → 原始对话所有插件写入相同格式的 Markdown并根据项目目录推导相同的 Collection 名称——这意味着在 Codex 里聊过的架构决策Claude Code、OpenClaw 等都能直接搜到无需任何手动同步。五大平台插件对比清单特性CodexDeepSeek HarnessOpenClawOpenCode插件类型Shell Hooks原生 ESM Web DockTS registerToolTS npm 插件捕获方式Stop Hook异步session/event轮次结束agent_endHookSQLite 后台守护进程召回机制SKILL.md原生 Skillmemory_search工具memory_search工具多 Agent 隔离按项目 Collection按项目 Collection按 Workspace 隔离按项目 Collection安装方式install.sh脚本dsh plugin addopenclaw plugins installnpm 包 opencode.json是否需要 API Key❌默认 ONNX❌默认 ONNX❌默认 ONNX❌默认 ONNXWindows 支持✅✅✅⚠️ 需 WSL2 完整对比与更多细节见docs/platforms/index.md一次性前置准备5分钟装好后端所有插件共享同一个 memsearch 后端只需装一次# 推荐本地 ONNX 嵌入免 API Key、CPU 即可运行 uv tool install memsearch[onnx] # 或者用 pip pip install memsearch[onnx]首次启动会自动从 HuggingFace 下载 bge-m3 模型约 558 MB之后完全离线可用。默认使用Milvus Lite单文件、零配置无需部署任何服务。嵌入模型与后端配置源码src/memsearch/config.py混合检索核心src/memsearch/reranker.py完整配置指南docs/home/configuration.md Codex 插件接入3 条命令完成前置要求Codex v0.116.0Python 3.10# 1. 克隆仓库 git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mem/memsearch.git # 2. 运行安装脚本自动配置 hooks skill bash memsearch/plugins/codex/scripts/install.sh # 3. 启动 Codex需要全访问模式用于首次下载嵌入模型 codex --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox验证聊几句后执行ls .memsearch/memory/能看到按日期命名的.md文件即成功。召回在对话中直接输入/memory-recall 我们之前聊的 Redis 缓存 TTL 是多少 更多细节plugins/codex/README.md · Hook 脚本plugins/codex/hooks/ DeepSeek Harness 插件接入原生 Skill 召回 Web Dock前置要求Node.js 22.19已配置 DSH profile如web# 1. 安装 memsearch若未装 uv tool install memsearch[onnx] # 2. 将插件挂载到指定 DSH profile dsh plugin --profile web add zilliz/memsearch-dsh # 3. 重启该 profile 或开启新会话DSH 插件有两个亮点智能上下文注入每轮对话开始前自动搜索记忆只在有相关内容时才注入不浪费 tokenWeb DockWeb 端提供紧凑记忆面板可浏览.memsearch/下的技能候选与记忆文件 更多细节plugins/dsh/README.md · 插件入口plugins/dsh/index.js OpenClaw 插件接入多 Agent 自动隔离前置要求OpenClaw ≥ 2026.3.22Python 3.10# 1. 从 ClawHub 安装 openclaw plugins install --force clawhub:memsearch # 2. 授权插件读取对话与注入上下文 openclaw config set plugins.entries.memsearch.hooks.allowConversationAccess true openclaw config set plugins.entries.memsearch.hooks.allowPromptInjection true # 3. 重启 Gateway openclaw gateway restartOpenClaw 支持多 Agent 场景main、work等memsearch 按Workspace 目录自动隔离记忆不同 Agent 互不干扰若指向同一项目目录则自动共享。 更多细节plugins/openclaw/README.md · 插件入口plugins/openclaw/index.ts⚡ OpenCode 插件接入npm 包 SQLite 守护进程前置要求Python 3.10POSIX ShellWindows 用户请用 WSL2在~/.config/opencode/opencode.json中添加{ plugin: [zilliz/memsearch-opencode] }重启 OpenCode 即可。后台守护进程会自动轮询 OpenCode 的 SQLite 数据库无需 Hook捕获更稳定。验证聊几轮后执行ls .memsearch/memory/查看今日记忆文件内容cat .memsearch/memory/$(date %Y-%m-%d).md⚠️ 原生 Windows 暂不支持需在 WSL2 或 Git Bash 环境下运行。详见plugins/opencode/README.md 选型速查哪个 Agent 选哪个插件你的场景推荐做法主力使用Codex装 Codex 插件install.sh一步到位使用DeepSeek Harness装 DSH 插件享受原生 Skill Web DockOpenClaw多 Agent 开发装 OpenClaw 插件自动按 Workspace 隔离OpenCode日常编码装 npm 包SQLite 守护进程捕获最稳定多 Agent 混合使用五个插件都装同一项目目录自动共享记忆所有平台共享同一套配置一次memsearch config set全局生效# 切换嵌入提供商可选默认 ONNX 本地免费 memsearch config set embedding.provider openai export OPENAI_API_KEYsk-... # 切换 Milvus 后端默认 Milvus Lite 无需配置 memsearch config set milvus.uri http://localhost:19530 召回质量混合检索 vs 纯向量memsearch 的召回核心是稠密向量 BM25 稀疏 RRF 融合的混合检索关键词命中和语义理解双管齐下比单纯向量相似度召回更精准。以下是官方评测中对 Jev 重排与 Voyage rerank 的对比数据展示了不同重排策略在 Recall5、MRR10、NDCG10 三项指标上的表现 评测方法详见evaluation/reranking-evaluation.md · 评测脚本evaluation/rerank_evaluate.py总结memsearch 把 AI 编码 Agent 的记忆问题彻底简化了装插件 → 正常聊天 → 记忆自动积累 → 跨 Agent 共享检索。五大平台Codex、DSH、OpenClaw、OpenCode各自有最优接入路径但底层完全统一Markdown 文件就是你的记忆本体随时可查、可编辑、可提交 Git。完整文档入口docs/index.md架构设计docs/architecture.mdCLI 命令参考docs/cli.md【免费下载链接】memsearchA persistent, unified memory layer for all your AI agents (e.g. Claude Code, Codex, DSH), backed by Markdown and Milvus.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mem/memsearch创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考