dsh-emotion-memory

给对话代理用的情绪 + 记忆插件：一个 PAD 情绪场，一套带情感指纹的记忆，一段每轮注入的文本。

版本 0.1.0 · 需要 DSH（DeepSeek Harness）宿主

它做什么

• 情绪：三维连续场（Pleasure / Arousal / Dominance），由 14 个离散通道读出（锚点取自中科院 PAD 量表）。有基线、有弛豫、有端点收缩，不会贴死在满格。
• 评估：每轮结束调一次轻量模型，只让它给评估变量（合意性、唤醒、掌控、意外、指向、关系权力），坐标由锚点算——换锚点不用重训。
• 派生情绪：心疼、吃醋、沮丧、委屈、感动、愧疚、释然、思念、烦躁，由「通道强度 + 评估条件」合成。
• 精力：独立一维，按时间惰性结算（醒着掉、跨夜回、每轮扣），直接影响话多话少。
• 记忆：条目写入时附带情感指纹（当时的 PAD 与词）；被想起时会再巩固——用当前状态微调指纹（系数 0.15），保留编码时的词、另记"最近想起时的情绪"，并累计命中次数；检索按 0.20×新鲜 + 0.15×重要 + 0.60×相关 + 0.05×心境一致 打分；两层遗忘（淡忘、以及把长期没想起又不重要的挪进"已遗忘"）。
• 注入：每轮一段话——先底色，命中旧记忆再补一句"想起一件事"。

安装

dsh plugin add dsh-emotion-memory

或在 DSH 设置里的插件页填包名。

安装后在「设置 → 情绪记忆」里有四个页签：心情 / 记忆 / 记录 / 设置。

语义检索（可选，推荐）

默认会用本地小模型做语义召回，需要额外装两部分：

• 依赖：@huggingface/transformers + onnxruntime-node（npm 装）
• 模型：bge-small-zh-v1.5 量化版（约 24MB，从 hf-mirror 下载）

不用手动折腾：设置 → 情绪记忆 → 设置，里面有一行「依赖：已装/没装　模型：已就绪/没下」， 旁边一个按钮，点了以后台装，进度直接显示在按钮下面。

没装也不影响用：检索会自动退回纯字面，只是"换个说法就命不中"的情况多一点。 评测数据（20 道换过说法的问题）：纯字面召回@3 约 30%，接上向量+RRF 融合约 80%。

配置

全部在设置页改，也可以直接改 ~/.dsh/emotion-memory/config.json。主要参数：

参数	默认	说明
注入 / 记忆注入	true	两处开关
基线 P / A / D	0.15 / −0.10 / 0.00	无事件时的回落目标
弛豫 P / A / D	0.15 / 0.35 / 0.20	每 5 分钟一轮的回归比例
强度衰减	0.30	14 通道每轮衰减
读出阈值	0.12	进入混合的最低强度
派生阈值	0.35	派生情绪进注入的门槛
精力初值 / 每小时掉 / 睡眠回复 / 每轮扣	80 / 3 / 45 / 2	精力动力学
记忆门槛	0.45	检索分低于此不注入
一次想起几条	1	每轮最多注入的记忆条数
重复间隔分钟	10	同一条记忆的去重窗口
半衰期天	14	新鲜度衰减
遗忘天数 / 遗忘重要阈值	180 / 0.6	进入"已遗忘"的条件
绑定模式	全部	「全部」或「指定」
绑定会话	空	指定时生效，可多选；只这些会话注入、判定、写记忆

导出与导入

设置页最下面有「导出 / 导入」：

• 导出：一个 JSON，含配置、所有会话的状态与记录、它们的记忆条目；
• 导入：合并记忆（按 id 去重）、替换同名会话的状态、合并配置。

换机器、备份、或者把某段经历搬到另一个实例，都用这个。

数据

• 情绪状态与记录：~/.dsh/emotion-memory/state.json
• 配置：~/.dsh/emotion-memory/config.json
• 记忆条目：沿用 ~/.dsh/fish-memory/session-<会话>.json（若从旧版记忆插件迁移过来，条目会直接被读到）

已知限制

1. 相关性是字面的：中文二元组 + 英文整词，换说法就漏检。这是目前最明显的短板。
2. 情绪只看对话：不读代理自身的行动结果（工具失败、任务卡住），所以情绪仍被对话牵着走。
3. 关系权力靠模型自评：置信度低于 45 时强制归零，实际生效比例不高。
4. 没有标注集：准确性目前靠定性观察，没有量化指标。

设计说明

更完整的推导、参数由来与评估，见仓库里的技术报告 emotion-memory-technical-report.md（Markdown / Word 两版）。

许可

MIT