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.Documentation Index
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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 |
| 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:Honcho kann vollständig lokal (self-hosted) oder über die verwaltete API unter
api.honcho.dev ausgeführt werden. Für die self-hosted-Option sind keine externen Abhängigkeiten erforderlich.Konfiguration
Die Einstellungen befinden sich unterplugins.entries["openclaw-honcho"].config:
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.
Die Migration ist nicht destruktiv — Dateien werden zu Honcho hochgeladen. Originale werden
niemals gelöscht oder verschoben.
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 Phasebefore_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 |
CLI-Befehle
Weiterführende Informationen
- Plugin-Quellcode
- Honcho-Dokumentation
- Integrationsleitfaden für Honcho in OpenClaw
- Memory — Überblick über OpenClaw Memory
- Context Engines — wie pluginbasierte Context Engines funktionieren