Sessions and memory

Honcho Memory

Honcho ergänzt OpenClaw um KI-native Memory. Es persistiert Unterhaltungen in einen dedizierten Dienst und erstellt im Laufe der Zeit Benutzer- und Agentenmodelle, wodurch Ihr Agent sitzungsübergreifenden Kontext erhält, der über Markdown-Dateien im Workspace hinausgeht.

Was es bereitstellt

  • Sitzungsübergreifende Memory -- Unterhaltungen werden nach jedem Turn persistiert, sodass Kontext über Sitzungsresets, Compaction und Kanalwechsel hinweg erhalten bleibt.
  • Benutzermodellierung -- Honcho verwaltet ein Profil für jeden Benutzer (Präferenzen, Fakten, Kommunikationsstil) und für den Agenten (Persönlichkeit, gelernte Verhaltensweisen).
  • Semantische Suche -- Suche über Beobachtungen aus früheren Unterhaltungen, nicht nur über die aktuelle Sitzung.
  • Multi-Agent-Bewusstsein -- Parent-Agenten verfolgen automatisch gestartete Sub-Agenten, wobei Parent-Agenten als Beobachter in Child-Sitzungen hinzugefügt werden.

Verfügbare Tools

Honcho registriert Tools, die der Agent während der Unterhaltung verwenden kann:

Datenabruf (schnell, kein LLM-Aufruf):

Tool Funktion
honcho_context Vollständige Benutzerrepräsentation über Sitzungen hinweg
honcho_search_conclusions Semantische Suche über gespeicherte Schlussfolgerungen
honcho_search_messages Nachrichten sitzungsübergreifend finden (nach Absender, Datum filtern)
honcho_session Verlauf und Zusammenfassung der aktuellen Sitzung

Fragen und Antworten (LLM-gestützt):

Tool Funktion
honcho_ask Fragen zum Benutzer stellen. depth='quick' für Fakten, 'thorough' für Synthese

Erste Schritte

Installieren Sie das Plugin und führen Sie die Einrichtung aus:

openclaw plugins install @honcho-ai/openclaw-honcho
openclaw honcho setup
openclaw gateway --force

Der Einrichtungsbefehl fordert Sie zur Eingabe Ihrer API-Anmeldedaten auf, schreibt die Konfiguration und migriert optional vorhandene Memory-Dateien des Workspace.

Konfiguration

Die Einstellungen befinden sich unter plugins.entries["openclaw-honcho"].config:

{
  plugins: {
    entries: {
      "openclaw-honcho": {
        config: {
          apiKey: "your-api-key", // für self-hosted weglassen
          workspaceId: "openclaw", // Memory-Isolation
          baseUrl: "https://api.honcho.dev",
        },
      },
    },
  },
}

Für self-hosted-Instanzen setzen Sie baseUrl auf Ihren lokalen Server (zum Beispiel http://localhost:8000) und lassen den API-Key weg.

Vorhandene Memory migrieren

Wenn Sie bereits Memory-Dateien im Workspace haben (USER.md, MEMORY.md, IDENTITY.md, memory/, canvas/), erkennt openclaw honcho setup diese und bietet ihre Migration an.

So funktioniert es

Nach jedem KI-Turn wird die Unterhaltung in Honcho persistiert. Sowohl Benutzer- als auch Agentennachrichten werden beobachtet, sodass Honcho seine Modelle im Laufe der Zeit aufbauen und verfeinern kann.

Während der Unterhaltung fragen Honcho-Tools den Dienst in der Phase before_prompt_build ab und injizieren relevanten Kontext, bevor das Modell den Prompt sieht. Dies stellt genaue Turn-Grenzen und relevanten Recall sicher.

Honcho vs. integrierte Memory

Integriert / QMD Honcho
Speicherung Markdown-Dateien im Workspace Dedizierter Dienst (lokal oder gehostet)
Sitzungsübergreifend Über Memory-Dateien Automatisch, integriert
Benutzermodellierung Manuell (in MEMORY.md schreiben) Automatische Profile
Suche Vektor + Keyword (hybrid) Semantisch über Beobachtungen
Multi-Agent Nicht verfolgt Bewusstsein für Parent/Child
Abhängigkeiten Keine (integriert) oder QMD-Binärdatei Plugin-Installation

Honcho und das integrierte Memory-System können zusammenarbeiten. Wenn QMD konfiguriert ist, werden zusätzliche Tools verfügbar, um lokale Markdown-Dateien neben Honchos sitzungsübergreifender Memory zu durchsuchen.

CLI-Befehle

openclaw honcho setup                        # API-Key konfigurieren und Dateien migrieren
openclaw honcho status                       # Verbindungsstatus prüfen
openclaw honcho ask <question>               # Honcho zum Benutzer befragen
openclaw honcho search <query> [-k N] [-d D] # Semantische Suche über Memory

Weiterführende Informationen

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