Honcho dodaje do OpenClaw natywną dla AI pamięć. Utrwala rozmowy w dedykowanej usłudze i z czasem buduje modele użytkownika oraz agenta, dając agentowi kontekst między sesjami, który wykracza poza pliki Markdown w przestrzeni roboczej.Documentation Index
Fetch the complete documentation index at: https://docs.openclaw.ai/llms.txt
Use this file to discover all available pages before exploring further.
Co zapewnia
- Pamięć między sesjami — rozmowy są utrwalane po każdej turze, więc kontekst przenosi się między resetami sesji, Compaction i przełączaniem kanałów.
- Modelowanie użytkownika — Honcho utrzymuje profil dla każdego użytkownika (preferencje, fakty, styl komunikacji) oraz dla agenta (osobowość, wyuczone zachowania).
- Wyszukiwanie semantyczne — wyszukiwanie obserwacji z poprzednich rozmów, a nie tylko bieżącej sesji.
- Świadomość wielu agentów — agenci nadrzędni automatycznie śledzą uruchomionych podagentów, a rodzice są dodawani jako obserwatorzy w sesjach podrzędnych.
Dostępne narzędzia
Honcho rejestruje narzędzia, których agent może używać podczas rozmowy: Pobieranie danych (szybkie, bez wywołania LLM):| Narzędzie | Co robi |
|---|---|
honcho_context | Pełna reprezentacja użytkownika między sesjami |
honcho_search_conclusions | Wyszukiwanie semantyczne po zapisanych wnioskach |
honcho_search_messages | Znajdowanie wiadomości między sesjami (filtrowanie po nadawcy, dacie) |
honcho_session | Historia i podsumowanie bieżącej sesji |
| Narzędzie | Co robi |
|---|---|
honcho_ask | Zadawanie pytań o użytkownika. depth='quick' dla faktów, 'thorough' dla syntezy |
Pierwsze kroki
Zainstaluj Plugin i uruchom konfigurację:Honcho może działać całkowicie lokalnie (self-hosted) albo przez zarządzane API pod adresem
api.honcho.dev. Opcja self-hosted nie wymaga żadnych zewnętrznych zależności.Konfiguracja
Ustawienia znajdują się wplugins.entries["openclaw-honcho"].config:
baseUrl na lokalny serwer (na przykład
http://localhost:8000) i pomiń klucz API.
Migracja istniejącej pamięci
Jeśli masz istniejące pliki pamięci przestrzeni roboczej (USER.md, MEMORY.md,
IDENTITY.md, memory/, canvas/), openclaw honcho setup wykryje je i
zaproponuje migrację.
Migracja jest nieniszcząca — pliki są przesyłane do Honcho. Oryginały
nigdy nie są usuwane ani przenoszone.
Jak to działa
Po każdej turze AI rozmowa jest utrwalana w Honcho. Obserwowane są zarówno wiadomości użytkownika, jak i agenta, co pozwala Honcho z czasem budować i udoskonalać swoje modele. Podczas rozmowy narzędzia Honcho odpytują usługę w faziebefore_prompt_build,
wstrzykując odpowiedni kontekst, zanim model zobaczy prompt. Zapewnia to
dokładne granice tur i trafne przywoływanie informacji.
Honcho vs pamięć wbudowana
| Wbudowana / QMD | Honcho | |
|---|---|---|
| Przechowywanie | Pliki Markdown w przestrzeni roboczej | Dedykowana usługa (lokalna lub hostowana) |
| Między sesjami | Przez pliki pamięci | Automatyczne, wbudowane |
| Modelowanie użytkownika | Ręczne (zapis do MEMORY.md) | Automatyczne profile |
| Wyszukiwanie | Wektorowe + słowa kluczowe (hybrydowe) | Semantyczne po obserwacjach |
| Wiele agentów | Nieśledzone | Świadomość relacji rodzic/potomek |
| Zależności | Brak (wbudowane) lub binarka QMD | Instalacja Pluginu |
Polecenia CLI
Dalsza lektura
- Kod źródłowy Pluginu
- Dokumentacja Honcho
- Przewodnik integracji Honcho z OpenClaw
- Memory — przegląd pamięci OpenClaw
- Context Engines — jak działają silniki kontekstu Pluginów