Honcho는 OpenClaw에 AI 네이티브 메모리를 추가합니다. 대화를 전용 서비스에 영속화하고 시간에 따라 사용자 및 에이전트 모델을 구축하여, 워크스페이스 Markdown 파일을 넘어서는 교차 세션 컨텍스트를 에이전트에 제공합니다.Documentation Index
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제공 기능
- 교차 세션 메모리 — 모든 턴 이후 대화가 영속화되므로 세션 재설정, Compaction, 채널 전환 이후에도 컨텍스트가 유지됩니다.
- 사용자 모델링 — Honcho는 각 사용자(선호도, 사실, 커뮤니케이션 스타일)와 에이전트(성격, 학습된 동작)에 대한 프로필을 유지합니다.
- 의미 기반 검색 — 현재 세션뿐 아니라 과거 대화의 관찰 결과를 대상으로 검색합니다.
- 멀티 에이전트 인식 — 부모 에이전트가 생성한 하위 에이전트를 자동으로 추적하며, 부모는 하위 세션의 관찰자로 추가됩니다.
사용 가능한 도구
Honcho는 대화 중 에이전트가 사용할 수 있는 도구를 등록합니다. 데이터 조회(빠름, LLM 호출 없음):| Tool | 기능 |
|---|---|
honcho_context | 세션 전반에 걸친 전체 사용자 표현 |
honcho_search_conclusions | 저장된 결론에 대한 의미 기반 검색 |
honcho_search_messages | 세션 전반의 메시지 찾기(발신자, 날짜로 필터링) |
honcho_session | 현재 세션 기록 및 요약 |
| Tool | 기능 |
|---|---|
honcho_ask | 사용자에 대해 질문합니다. 사실에는 depth='quick', 종합에는 'thorough' 사용 |
시작하기
Plugin을 설치하고 설정을 실행하세요.Honcho는 완전히 로컬(자체 호스팅)로 실행하거나
api.honcho.dev의 관리형 API를 통해 실행할 수 있습니다. 자체 호스팅 옵션에는 외부 의존성이 필요하지 않습니다.구성
설정은plugins.entries["openclaw-honcho"].config 아래에 있습니다.
baseUrl을 로컬 서버(예:
http://localhost:8000)로 지정하고 API 키는 생략하세요.
기존 메모리 마이그레이션
기존 워크스페이스 메모리 파일(USER.md, MEMORY.md,
IDENTITY.md, memory/, canvas/)이 있으면 openclaw honcho setup이 이를 감지하고 마이그레이션을 제안합니다.
마이그레이션은 비파괴적입니다 — 파일은 Honcho에 업로드됩니다. 원본은 삭제되거나 이동되지 않습니다.
동작 방식
각 AI 턴 이후 대화는 Honcho에 영속화됩니다. 사용자와 에이전트 메시지가 모두 관찰되므로, Honcho는 시간이 지남에 따라 모델을 구축하고 정제할 수 있습니다. 대화 중에는 Honcho 도구가before_prompt_build 단계에서 서비스를 쿼리하여, 모델이 프롬프트를 보기 전에 관련 컨텍스트를 주입합니다. 이렇게 하면 정확한 턴 경계와 관련성 높은 회상이 보장됩니다.
Honcho와 내장 메모리 비교
| 내장 / QMD | Honcho | |
|---|---|---|
| 저장소 | 워크스페이스 Markdown 파일 | 전용 서비스(로컬 또는 호스팅) |
| 교차 세션 | 메모리 파일을 통해 | 자동, 기본 내장 |
| 사용자 모델링 | 수동(MEMORY.md에 작성) | 자동 프로필 |
| 검색 | 벡터 + 키워드(하이브리드) | 관찰 결과에 대한 의미 기반 |
| 멀티 에이전트 | 추적되지 않음 | 부모/자식 인식 |
| 의존성 | 없음(내장) 또는 QMD 바이너리 | Plugin 설치 |
CLI 명령
추가 자료
- Plugin 소스 코드
- Honcho 문서
- Honcho OpenClaw 통합 가이드
- Memory — OpenClaw 메모리 개요
- Context Engines — Plugin 컨텍스트 엔진의 동작 방식