Mémoire Honcho
Honcho ajoute une mémoire native IA à OpenClaw. Il persiste les
conversations dans un service dédié et construit au fil du temps des modèles utilisateur et agent,
donnant à votre agent un contexte inter-sessions qui va au-delà des fichiers Markdown
du workspace.
Ce qu’il fournit
- Mémoire inter-sessions — les conversations sont persistées après chaque tour, de sorte que
le contexte est conservé entre les réinitialisations de session, le compactage et les changements de canal.
- Modélisation utilisateur — Honcho maintient un profil pour chaque utilisateur (préférences,
faits, style de communication) et pour l’agent (personnalité, comportements
appris).
- Recherche sémantique — recherche dans les observations issues des conversations passées, et pas
seulement dans la session actuelle.
- Conscience multi-agent — les agents parents suivent automatiquement les
sous-agents lancés, les parents étant ajoutés comme observateurs dans les sessions enfants.
Outils disponibles
Honcho enregistre des outils que l’agent peut utiliser pendant la conversation :
Récupération de données (rapide, sans appel LLM) :
| Tool | Ce qu’il fait |
|---|
honcho_context | Représentation complète de l’utilisateur entre les sessions |
honcho_search_conclusions | Recherche sémantique dans les conclusions stockées |
honcho_search_messages | Trouver des messages entre les sessions (filtrer par expéditeur, date) |
honcho_session | Historique et résumé de la session actuelle |
| Tool | Ce qu’il fait |
|---|
honcho_ask | Poser une question sur l’utilisateur. depth='quick' pour les faits, 'thorough' pour la synthèse |
Premiers pas
Installez le plugin et lancez la configuration :
openclaw plugins install @honcho-ai/openclaw-honcho
openclaw honcho setup
openclaw gateway --force
Honcho peut fonctionner entièrement en local (auto-hébergé) ou via l’API gérée sur
api.honcho.dev. Aucune dépendance externe n’est requise pour l’option
auto-hébergée.
Configuration
Les paramètres se trouvent sous plugins.entries["openclaw-honcho"].config :
{
plugins: {
entries: {
"openclaw-honcho": {
config: {
apiKey: "your-api-key", // omit for self-hosted
workspaceId: "openclaw", // memory isolation
baseUrl: "https://api.honcho.dev",
},
},
},
},
}
baseUrl vers votre serveur local (par exemple
http://localhost:8000) et omettez la clé API.
Migrer la mémoire existante
Si vous avez des fichiers mémoire existants du workspace (USER.md, MEMORY.md,
IDENTITY.md, memory/, canvas/), openclaw honcho setup les détecte et
propose de les migrer.
La migration n’est pas destructive — les fichiers sont envoyés vers Honcho. Les originaux ne sont
jamais supprimés ni déplacés.
Fonctionnement
Après chaque tour IA, la conversation est persistée dans Honcho. Les messages utilisateur et
agent sont tous deux observés, ce qui permet à Honcho de construire et d’affiner ses modèles au fil du
temps.
Pendant la conversation, les outils Honcho interrogent le service dans la phase before_prompt_build,
injectant le contexte pertinent avant que le modèle ne voie le prompt. Cela garantit
des frontières de tour précises et un rappel pertinent.
Honcho vs mémoire intégrée
| Intégrée / QMD | Honcho |
|---|
| Stockage | Fichiers Markdown du workspace | Service dédié (local ou hébergé) |
| Inter-sessions | Via des fichiers mémoire | Automatique, intégré |
| Modélisation utilisateur | Manuelle (écrire dans MEMORY.md) | Profils automatiques |
| Recherche | Vectorielle + mot-clé (hybride) | Sémantique sur les observations |
| Multi-agent | Non suivi | Conscience parent/enfant |
| Dépendances | Aucune (intégrée) ou binaire QMD | Installation d’un plugin |
Commandes CLI
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
Pour aller plus loin
