“离开 AI，我已经很难开展日常工作。”
这可能是 2026 年很多打工人的真实状态：写邮件、整理资料、排查问题、编写代码，AI 已经深度融入各类工作场景。
但很多人可能都遇到过一个棘手难题：我们在某一个 AI 工具里沉淀的项目背景、历史对话、个人工作偏好，换一套 AI 助手或切换会话之后就丢失。换到新工具，就要重新复述一遍过往信息，反复交代上下文，协作效率大打折扣。
近日，红熊 AI 推出 MemoryBear DSH 插件，面向 DeepSeek Harness 用户提供云端长期记忆能力。
依托 MemoryBear 记忆引擎，你的历史工作记忆可以跨已适配的 AI 助手框架复用；切换会话或者更换 AI 工具时，减少从零开始交代背景的麻烦，让 AI 协作过程更连贯。
云端记忆：减少工具壁垒，降低重复搭建
传统本地记忆方案，信息往往保存在单一AI环境内部。更换工具时，已积累的背景资料往往需要手动整理和迁移。
MemoryBear DSH 插件采用云端记忆＋插件接入的模式：完成适配与授权后，各个适配的AI 助手（Agent）可以读取同一套你的记忆库。 你可以根据任务自由挑选工具：复杂调研用擅长分析的助手，文件处理交给适合文档解析的助手，无需为了已保存的历史信息而局限在单一AI平台。
市面上不少 AI 助手也具备长期记忆能力，但大多存储在当前运行环境中。如果想要在多个 AI 框架使用，可能需要为每一个工具单独录入、维护一套用户背景，重复工作量大。 而 MemoryBear DSH 插件把记忆统一放到云端，完成一次接入配置，多个适配的 AI 就可以共用这份记忆。把精力留给实际业务，不用耗费大量时间调试记忆系统。
简单来说：部署多个 AI 助手，和让多个 AI 共享同一套用户记忆，属于两种不同实现思路，本插件正是围绕第二种思路来设计。
今年9月，我们曾发布 MemorySkills 记忆能力，你可以点击查看详情：（红熊AI发布MemorySkills：给你的AI助手装上“专属记忆”）两者同样实现记忆跟随用户，但定位与控制权有明显区别：
❖ MemorySkills 更像一把“万能钥匙”：记忆跟着用户流转，能够适配大部分支持 MCP 协议的AI客户端；但记忆何时调用、检索的深度，交由客户端与模型自主判断。
❖ MemoryBear DSH 插件把控制权交还到用户手中：由你自主决定什么时候读取记忆、读取的范围深度、哪些信息可以写入记忆；同时针对 DeepSeek Harness 做深度适配优化，使用上更省心、行为更主动、记忆管控更可控。
三步快速接入，搭建你的专属记忆助手
借助 DeepSeek Harness 的自定义助手能力，搭配本插件，你可以打造自带长期记忆的专属工作助手，不只是单纯增加聊天窗口，而是把记忆检索和任务执行结合在一起，操作一共分为三步：
第一步：明确助手需求
清晰描述使用场景，告诉助手需要开启的能力：需要调取历史记忆辅助工作，新增重要信息前向我确认，同时保留文件处理、资料整理、文案修改等基础能力。
参考提示词： “创建一个专属工作助手，接入 MemoryBear DSH 插件。处理任务时优先检索我的历史工作背景与过往对话；保存新重要信息前向我确认；同时保留文件处理、资料整理、文案编辑的能力。”
第二步：在 Harness 创建助手并接入插件
使用 DeepSeek Harness 创建自定义助手，再完成 MemoryBear DSH 插件的接入与环境配置。
△完成插件配置
第三步：测试和验证记忆功能
接入完成后，先用一条非敏感测试信息校验整套流程：确认信息成功存入后台记忆库，新开会话可以正常调取这条记录；如果需要跨工具使用，也要在每一个适配授权的环境分别完成验证。 测试无误后，再投入真实工作，处理文案改写、材料梳理等业务任务。
△记忆功能验证
三大核心能力，让记忆为工作服务
1.记忆可视化：减少“黑盒”顾虑，让记忆内容看得见
在使用 AI 记忆功能时，不少用户会有顾虑：难以直观知晓 AI 记录了哪些内容。以往大多只能通过对话试探 “你还记得吗”，既不方便确认信息是否已留存，也不容易及时发现理解上的偏差。
MemoryBear DSH 插件配备可视化后台记忆库。保存下来的内容都可以直接查看，你可以核对工作背景、项目信息、历史事件，快速排查信息遗漏或者记录错误，记忆不再是看不见摸不着的黑盒。
2.支持梳理因果关联，不只是零散记录事件
不少记忆方案偏向单独记录一条条事实；而在实际工作场景里，事件背后的因果关联往往同样关键。
举个例子：你和团队沟通，确定项目需要补充用户调研，随后整理了访谈提纲、收集反馈、输出调研报告。
如果仅记录 “完成用户调研报告”，只是一条孤立记录。插件可以把整件事串联起来：项目需补充用户调研→输出访谈提纲→收集用户反馈→形成调研报告，支撑方案迭代。
同样，在产品上线工作中，安全评估、算法备案、App Store 审核，都属于同一个大目标下的不同步骤。插件会尝试对分散的行为、文档信息建立关联，辅助梳理工作脉络。
（注：系统自动推导的关联关系需要人工核实）
3.减少重复沟通，直接切入工作正题
当 AI 可以调取你的工作记忆，调取相关联的背景信息，你就无需再向AI复述这部分内容，可以直接开启工作。
比如助手已经记住你的任职信息、负责产品的录音转写、AI 纪要等功能。后续做简介压缩、截图分类、确认提交入口、跟进遗留问题，你可以直接提出具体要求，不用反复复述产品基础介绍，沟通直接进入正题。
MemoryBear DSH 插件核心价值可以归纳为三点：
⦿记忆可复用：云端统一存储记忆，适配授权后的多个 AI 框架可以共享上下文，减少重复配置和背景复述。
⦿内容可查看：可视化记忆后台，随时查阅记录，方便校验信息对错、排查遗漏。
⦿信息可关联：不只是存储碎片化事实，还能结合文档和操作，梳理事件因果脉络。
未来，红熊AI计划拓展适配更多 Harness 相关框架，打破单一工具限制。同时将开发隐私模式，拟支持用户标记敏感记忆，限制内容访问、共享范围，防止未经授权访问，兼顾使用便利和数据安全。
Agent 可以换，但你的工作记忆不必推倒重来。
附获取方式：
1. MemoryBear Lite Skill：在Workbuddy、Cursor、Codex等 AI 客户端中接入MemoryBear长期记忆：
https://github.com/SuanmoSuanyangTechnology/MemoryBearLiteSkill
2. MemoryBear DSH 插件：为 DeepSeek Harness 接入长期记忆：
https://github.com/SuanmoSuanyangTechnology/MemoryBearDSHPlugin
