Sessions and memory

Honcho 記憶

Honcho 為 OpenClaw 加入 AI 原生記憶。它會將對話持久化到專用服務,並隨時間建立使用者與代理模型,讓你的代理取得跨工作階段的脈絡,超越工作區 Markdown 檔案所能提供的範圍。

它提供的功能

  • 跨工作階段記憶 -- 每一輪之後都會持久化對話,因此脈絡可在工作階段重設、Compaction 和切換頻道時延續。
  • 使用者建模 -- Honcho 會為每位使用者維護設定檔(偏好、事實、溝通風格),也會為代理維護設定檔(個性、已學習的行為)。
  • 語意搜尋 -- 搜尋過去對話中的觀察,而不只是目前工作階段。
  • 多代理感知 -- 父代理會自動追蹤產生的子代理,並在子工作階段中將父代理加入為觀察者。

可用工具

Honcho 會註冊代理可在對話期間使用的工具:

資料擷取(快速,無需 LLM 呼叫):

工具 功能
honcho_context 跨工作階段的完整使用者表示
honcho_search_conclusions 對已儲存結論進行語意搜尋
honcho_search_messages 跨工作階段尋找訊息(依傳送者、日期篩選)
honcho_session 目前工作階段歷史與摘要

問答(由 LLM 驅動):

工具 功能
honcho_ask 詢問關於使用者的問題。depth='quick' 用於事實,'thorough' 用於綜合分析

開始使用

安裝 Plugin 並執行設定:

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

設定指令會提示輸入你的 API 認證、寫入設定,並可選擇遷移現有工作區記憶檔案。

設定

設定位於 plugins.entries["openclaw-honcho"].config 下:

{
  plugins: {
    entries: {
      "openclaw-honcho": {
        config: {
          apiKey: "your-api-key", // omit for self-hosted
          workspaceId: "openclaw", // memory isolation
          baseUrl: "https://api.honcho.dev",
        },
      },
    },
  },
}

若使用自架執行個體,請將 baseUrl 指向你的本機伺服器(例如 http://localhost:8000),並省略 API 金鑰。

遷移現有記憶

如果你已有現有的工作區記憶檔案(USER.mdMEMORY.mdIDENTITY.mdmemory/canvas/),openclaw honcho setup 會偵測並提供遷移選項。

運作方式

每次 AI 回合之後,對話都會持久化到 Honcho。使用者與代理訊息都會被觀察,讓 Honcho 能夠隨時間建立並改進其模型。

在對話期間,Honcho 工具會在 before_prompt_build 階段查詢服務,在模型看到提示之前注入相關脈絡。這可確保準確的回合邊界與相關回憶。

Honcho 與內建記憶比較

內建 / QMD Honcho
儲存 工作區 Markdown 檔案 專用服務(本機或代管)
跨工作階段 透過記憶檔案 自動、內建
使用者建模 手動(寫入 MEMORY.md 自動設定檔
搜尋 向量 + 關鍵字(混合) 對觀察進行語意搜尋
多代理 未追蹤 父/子感知
相依性 無(內建)或 QMD 二進位檔 安裝 Plugin

Honcho 與內建記憶系統可以搭配運作。設定 QMD 後,會提供額外工具,可在搜尋本機 Markdown 檔案的同時,使用 Honcho 的跨工作階段記憶。

CLI 指令

openclaw honcho setup                        # Configure API key and migrate files
openclaw honcho status                       # Check connection status
openclaw honcho ask <question>               # Query Honcho about the user
openclaw honcho search <query> [-k N] [-d D] # Semantic search over memory

延伸閱讀

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