Brain-inspired cognitive plugin: episodic, semantic, procedural and emotional memory with reinforcement-learning signals, a goal stack with time triggers, curiosity-driven autonomous web research and proactive initiatives.
Install
# from npm (prebuilt)
dsh plugin --profile web add dsh-brainagent
# from GitHub (first run asks for allowBuilds approval — follow the hint, retry)
dsh plugin --profile web add github:stas130286-blip/dsh-brainagent
Any plugin you install runs third-party code with your own permissions — it can read your files, use your credentials, and reach the network, and tool approvals don’t sandbox it. GitHub-sourced plugins also run build scripts at install time — pnpm blocks those until you allow them, so an install can stop with ERR_PNPM_GIT_DEP_PREPARE_NOT_ALLOWED or ERR_PNPM_IGNORED_BUILDS; dsh prints the exact key to add under allowBuilds in your profile’s pnpm-workspace.yaml, and the install works on the next run. Allowing a build is a trust decision: only install sources you trust, and pin a commit (github:owner/repo#sha).
README

Когнитивная архитектура как плагин: память, эмоции, мотивация, обучение и автономия для вашего агента dsh.
Что это
BrainAgent — плагин для DeepSeek Harness (dsh), который превращает штатного агента из исполнителя разовых задач в долгоживущего персонального ассистента с внутренней когнитивной системой, смоделированной по принципам работы мозга.
~60 модулей, 6 точек интеграции с платформой, 918 unit-тестов, всё работает поверх штатных хуков dsh без единого исключения: анти-спам-пейсинг гол-раундов встроен в сам плагин, патчить хост не нужно. Установка — одна команда, без сборки и разрешений на скрипты.
Возможности
💾 Память
- Эпизодическая — события разговоров с эмоциями и важностью
- Семантическая — устойчивые факты с историей ревизий
- Процедурная — выученные сценарии действий («как отвечать / как делать»)
- Укрепление при воспроизведении (правило Хебба), затухание нерелевантного
- Хранение локально на диске — ваши данные не покидают машину
🎭 Эмоции и эмпатия
- Амигдала классифицирует эмоциональную окраску сообщений
- Зеркальные нейроны строят модель собеседника (настроение, стиль, экспертиза)
- Эмоциональная память сохраняет яркие моменты («flashbulb»)
📚 Обучение
- Каждый оборот диалога завершается циклом обучения
- Дофаминовая система подкрепляет успешные стратегии
- Базальные ганглии формируют привычки с оценкой успешности
⚡ Автономия
- Четыре драйва: социальный, познавательный, творческий, мастерство
- Vital Impulse — агент сам пишет вам, когда есть что сказать (цель, инсайт, желание)
- Goal Stack ведёт долгосрочные цели, Curiosity Drive находит пробелы в знаниях
- DMN «думает в фоне», Autonomous Research сам ищет информацию
- Встроенные предохранители: минимум 10 минут между проактивными сообщениями, разрыватель цикла
🌙 Саморегуляция
- Циркадный ритм и Dream Mode — ночью агент «спит» и консолидирует память
- Attention Gate фильтрует контекст по релевантности (экономия токенов)
- Token Economy и таламический гейт пропускают простые сообщения без дорогих LLM-вызовов
- Metabolic Budget следит за расходом ресурсов модулей
🪞 Личность
- Agent Identity: автобиографическая память, уроки, профиль способностей
- Qualia Simulator: текущее субъективное состояние
- Temporal Binding: ощущение непрерывности времени
Установка
Вариант 1: как пакет dsh (рекомендуется)
Одна команда — плагин скачается прямо с GitHub:
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:stas130286-blip/dsh-brainagent
Затем запустите Web UI:
npx @deepseek-ai/dsh web
Пакет содержит готовый собранный модуль (
lib/index.js) и не содержит install-скриптов.⚠️ Про pnpm ≥ 10: по политике безопасности pnpm по умолчанию блокирует любые git-пакеты, поэтому вместо чистого завершения вы можете увидеть
ERR_PNPM_IGNORED_BUILDS. Это общая для всех git-плагинов dsh политика pnpm (см. обсуждение #2230), а не ошибка установки: файлы плагина уже развёрнуты,npx @deepseek-ai/dsh webбудет работать.Чтобы установка завершалась без предупреждения, скопируйте точный ключ из текста ошибки в
~/.dsh/profiles/web/pnpm-workspace.yamlи повторите команду:allowBuilds: dsh-brainagent@https://codeload.github.com/stas130286-blip/dsh-brainagent/tar.gz/<хеш-коммита>: trueРазрешение безопасно: у пакета нет скриптов, которым это разрешение что-либо позволяет выполнять.
Вариант 2: из локальной копии (для разработки)
git clone https://github.com/stas130286-blip/dsh-brainagent.git
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add ./dsh-brainagent
npx @deepseek-ai/dsh web
Либо подключите исходники оверлеем (запускайте с --patch):
- insert:
- id: brainagent
name: file:///абсолютный/путь/к/dsh-brainagent/src/index.ts
config: {}
Использование
Поговорите с агентом — BrainAgent включается автоматически. В чате доступны команды:
| Команда | Что делает |
|---|---|
/brain status |
Полный отчёт о состоянии всех систем |
/brain memory <запрос> |
Поиск по памяти |
/brain goals |
Текущие цели |
/brain neuro |
Нейромодуляторы (дофамин и др.) |
/brain habits |
Выученные привычки |
/brain learning |
Циклы обучения и инсайты |
/brain circadian |
Циркадный ритм и сон |
/brain dream |
Запустить консолидацию памяти |
…и другие: predict, pathways, personality, metabolic, emergent.
Все модули настраиваются через Config-схему (39 флагов) — любой компонент можно отключить:
- id: brainagent
name: dsh-brainagent
config:
autonomousMinGapMs: 1800000 # пауза между проактивными сообщениями (30 мин)
modules:
actionDispatcher: false # например, отключить автономию
Тестирование
pnpm install # из корня monorepo dsh
pnpm vitest run # 64 файла, 918 тестов
Автономно, вне монорепо:
npm install --legacy-peer-deps # пиры предоставляет хост dsh, а wildcard-зависимости
# тянут несогласованные rc-версии — ставим мягко
npm test # vitest: 64 файла, 918 тестов
npm run typecheck # tsc --noEmit
npm run build # esbuild → lib/index.js
Помимо юнит-тестов модулей есть интеграционный eval-харнесс (src/eval/):
плагин поднимается целиком на мокнутом dsh-контексте (изолированный
dataDir, честный cleanup эффектов) и прогоняет golden-сценарии —
«живой» диалог через полный конвейер, петлю обучения reward-ledger →
strategy-bandit на реальных событиях шины, автономию (доставка,
гейт инструментов, loop-breaker) и регрессию recall «при таком
состоянии памяти recall возвращает это». Это страховка для будущих
рефакторингов: изменение поведения конвейера видно сразу.
Первая же находка (v0.5.1): фрейминг проактивной доставки не
распознавался как автономный цикл — детекция унифицирована и починена.
Архитектура
Обработанный дsh message проходит конвейер:
Thalamus (классификация) → Amygdala (эмоции) → Hippocampus (извлечение памяти)
→ Prefrontal Cortex (решение, fast/slow path) → контекстная инъекция (pre-step)
→ Cerebellum (оценка качества после ответа) → цикл обучения
Все модули обмениваются типизированными сигналами через внутренний event bus
(Corpus Callosum), автономные таймеры работают через ctx.effect.
Код плагина разбит на слои: src/index.ts — только композиция (инициализация
модулей, хуки dsh, cleanup), вся логика — в src/plugin/ (config.ts — схема и
merge конфига, autonomy.ts — проактивная доставка и резолвер намерений,
cycles.ts — жизненный цикл цикла, context.ts — сборка контекста для agent/pre-step).
Что под капотом на самом деле
Честно, без метафор. BrainAgent — это конвейер эвристических фильтров + статистические хранилища + инъекции контекста:
- Фильтры и классификаторы — каждый модуль по своим эвристикам решает, что во входящем сообщении важно: домен, эмоция, приоритет, намерение.
- Статистические хранилища — JSON-файлы в
.brainagent/: эпизодическая и семантическая память, привычки, прогнозы, пробелы в знаниях, журнал наград. Нейросетей и обучаемых весов внутри плагина нет. - Инъекции контекста — перед вызовом модели модули собирают компактные текстовые блоки («вспомнил», «привычка», «прогнозирую») и добавляют их к сообщению. Сама «когнитивность» происходит в основной LLM, не в плагине.
Имена модулей (гиппокамп, дофамин, DMN…) — метафора для читаемости: они описывают роль модуля в конвейере, а не механизм реализации. Это не симуляция мозга, и плагин её не обещает.
Единственная явная петля обучения с политикой — learningLoop:
журнал наград (reward-ledger) сводит оценки всех источников в единый
журнал, а многорукий бандит (strategy-bandit, UCB1) по накопленной награде
решает, какие блоки контекста подавать. Политика хранится в таблицах,
а не в весах — обучение с подкреплением без GPU. Отдельные модули
(базальные ганглии, прогнозный движок, зеркальные нейроны) тоже
статистически адаптируются — но без явной политики выбора.
Требования
- DeepSeek Harness (dsh) с поддержкой плагинов Cordis
- Node.js 22+
Лицензия
BrainAgent Noncommercial License — свободное некоммерческое использование для всех; коммерческое использование только по соглашению с автором. Подробнее в LICENSE.
English
BrainAgent is a plugin for DeepSeek Harness (dsh) that turns the stock agent into a long-lived personal assistant with a brain-inspired cognitive system.
~60 modules, 6 platform integration points, 918 unit tests, running entirely on stock dsh hooks — zero core changes.
Highlights
- Memory — episodic, semantic and procedural; Hebbian strengthening, decay, local-only storage
- Emotions & empathy — Amygdala classification, Mirror Neurons user modeling, flashbulb memories
- Learning — per-turn learning cycles, dopamine reinforcement, habit formation
- Autonomy — four drives, proactive messages (Vital Impulse) with anti-loop guards, goal stack, curiosity, background DMN insights
- Self-regulation — circadian rhythm, Dream Mode consolidation, Attention Gate token budgeting, Token Economy
- Personality — Agent Identity, Qualia Simulator, Temporal Binding
Install — one command, fetched straight from GitHub:
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add github:stas130286-blip/dsh-brainagent
npx @deepseek-ai/dsh web
Or from a local clone:
git clone https://github.com/stas130286-blip/dsh-brainagent.git
npx @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add ./dsh-brainagent
Ships a prebuilt bundle (lib/index.js) and contains no install scripts.
⚠️ About pnpm ≥ 10: pnpm's security policy blocks any git-hosted package by default, so instead of a clean exit you may see
ERR_PNPM_IGNORED_BUILDS. This is pnpm policy common to all git-installed dsh plugins (see discussion #2230), not an install failure — the plugin files are already in place andnpx @deepseek-ai/dsh webwill work.For a warning-free install, copy the exact key from the error message into
~/.dsh/profiles/web/pnpm-workspace.yamland re-run the command:allowBuilds: dsh-brainagent@https://codeload.github.com/stas130286-blip/dsh-brainagent/tar.gz/<commit-hash>: trueApproving is safe: the package has no scripts the permission would ever run.
Commands: /brain status, /brain memory <query>, /brain goals, /brain neuro, /brain habits, /brain learning, /brain circadian, /brain dream and more
Tests: pnpm vitest run — 64 files, 918 tests
License: BrainAgent Noncommercial License — free noncommercial use for everyone; commercial use requires an agreement with the author. See LICENSE.
Links
More in this category
vectorize-io/hindsight#coding-agents★ 49309
Hindsight, agent memory that learns: long-term project memory with auto recall and retain, knowledge pages, deep reflection, and per-repo memory banks.
volcengine/OpenViking#examples/dsh-memory-plugin★ 39849
OpenViking memory and context bundle for DeepSeek Harness: pre-step auto-recall and profile injection, session capture, `viking://` URI guarding, and recall/write memory tools backed by an OpenViking server.
agentscope-ai/ReMe#dsh★ 3591
Connects DeepSeek Harness to ReMe's local-first, self-evolving personal knowledge base: automatically captures completed main-agent conversations as user-owned Markdown memory, searches conversations and source material through reme_search with BM25, optional embeddings, and wikilink expansion, and schedules daily memory consolidation.
zilliztech/memsearch#MemSearch★ 2743
Shared Markdown memory for DSH and other coding agents, with automatic capture, pre-step context injection, searchable recall, and memory-to-skill self-evolution through a review panel.
vshulcz/deja-vu#extensions/dsh★ 1191
Reads the session files thirty-three other coding agents on this machine already wrote — Claude Code, Codex, Cursor, VS Code Copilot Chat, opencode, OpenClaw, Hermes, Kimi, Cline, Zed and more — including sessions from before it was installed: six tools (deja_recall, deja_session, deja_blame, deja_fix, deja_how, deja_remember), a /deja command, and optional automatic recall added to the runtime context. Local BM25 index, no LLM, no embeddings, no network (dsh plugin --profile web add dsh-deja).
adoresever/graph-memory★ 647
Traceable, searchable cross-session memory for DeepSeek Harness — conversation knowledge as typed graph nodes (TASK/SKILL/EVENT) and typed edges.
Community comments
Comments are public GitHub Discussions. Loading them connects to GitHub and Giscus; a GitHub account is required to post.