Honcho 记忆

Honcho 为 OpenClaw 添加了 AI 原生记忆。它将对话持久化到专用服务，并随时间构建用户和代理模型，为您的代理提供超越工作区 Markdown 文件的跨会话上下文。

提供功能

跨会话记忆 — 每一轮对话后都会持久化，因此上下文可以跨越会话重置、压缩和渠道切换保持传递。
用户建模 — Honcho 为每个用户（偏好、事实、沟通风格）和代理（个性、习得行为）维护档案。
语义搜索 — 搜索过去对话中的观察结果，而不仅仅是当前会话。
多代理感知 — 父代理会自动跟踪生成的子代理，并将父代理添加为子会话中的观察者。

可用工具

Honcho 注册了代理可以在对话中使用的工具：

数据检索（快速，无需 LLM 调用）：

工具	功能说明
`honcho_context`	跨会话的完整用户表示
`honcho_search_conclusions`	对存储的结论进行语义搜索
`honcho_search_messages`	跨会话查找消息（按发件人、日期筛选）
`honcho_session`	当前会话历史和摘要

问答（由 LLM 驱动）：

工具	功能说明
`honcho_ask`	询问关于用户的信息。`depth='quick'` 用于查询事实，`'thorough'` 用于综合分析

入门指南

安装插件并运行设置：

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

设置命令会提示您输入 API 凭据，写入配置，并可选择迁移现有的工作区记忆文件。

配置

设置位于 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",
        },
      },
    },
  },
}

对于自托管实例，将 baseUrl 指向您的本地服务器（例如 http://localhost:8000）并省略 API 密钥。

迁移现有记忆

如果您有现有的工作区记忆文件 (USER.md, MEMORY.md, IDENTITY.md, memory/, canvas/)，openclaw honcho setup 会检测它们并建议进行迁移。

工作原理

在每轮 AI 回复之后，对话会持久化到 Honcho。用户和代理的消息都会被观测，从而允许 Honcho 随着时间的推移构建和完善其模型。

在对话过程中，Honcho 工具会在 before_prompt_build 阶段查询服务，在模型看到提示词之前注入相关的上下文。这确保了准确的轮次边界和相关的召回。

Honcho 与内置记忆

	内置 / QMD	Honcho
存储	工作区 Markdown 文件	专用服务（本地或托管）
跨会话	通过记忆文件	自动，内置
用户建模	手动（写入 MEMORY.md）	自动配置文件
搜索	向量 + 关键词（混合）	基于观测的语义搜索
多代理	未跟踪	父/子感知
依赖项	无（内置）或 QMD 二进制文件	插件安装

Honcho 和内置记忆系统可以协同工作。当配置了 QMD 时，除了 Honcho 的跨会话记忆外，还可以使用额外的工具搜索本地 Markdown 文件。

CLI 命令

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