Honcho ajoute une mémoire native pour l’IA à OpenClaw. Il persiste les conversations dans un service dédié et construit au fil du temps des modèles utilisateur et agent, offrant à votre agent un contexte inter-sessions qui va au-delà des fichiers Markdown de l’espace de travail.Documentation Index
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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, la Compaction 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 courante.
- Conscience multi-agent — les agents parents suivent automatiquement les sous-agents générés, avec les parents 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) :| Outil | 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 courante |
| Outil | 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 exécutez la configuration :Honcho peut fonctionner entièrement en local (auto-hébergé) ou via l’API gérée à
api.honcho.dev. Aucune dépendance externe n’est requise pour l’option
auto-hébergée.Configuration
Les paramètres se trouvent sousplugins.entries["openclaw-honcho"].config :
baseUrl vers votre serveur local (par exemple
http://localhost:8000) et omettez la clé API.
Migration de la mémoire existante
Si vous avez des fichiers mémoire existants dans l’espace de travail (USER.md, MEMORY.md,
IDENTITY.md, memory/, canvas/), openclaw honcho setup les détecte et
propose de les migrer.
La migration est non destructive — les fichiers sont téléversés 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 phasebefore_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 d’espace de travail | Service dédié (local ou hébergé) |
| Inter-sessions | Via les fichiers mémoire | Automatique, intégré |
| Modélisation utilisateur | Manuelle (écrire dans MEMORY.md) | Profils automatiques |
| Recherche | Vecteur + mot-clé (hybride) | Sémantique sur les observations |
| Multi-agent | Non suivi | Conscience parent/enfant |
| Dépendances | Aucune (intégrée) ou binaire QMD | Installation de Plugin |
Commandes CLI
Pour aller plus loin
- Code source du Plugin
- Documentation Honcho
- Guide d’intégration Honcho OpenClaw
- Mémoire — vue d’ensemble de la mémoire OpenClaw
- Moteurs de contexte — fonctionnement des moteurs de contexte de Plugin